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FUNDACIÓN
UNIVERSIDAD CARLOS III
ANÁLISIS DE LA PEQUEÑA Y MEDIANA EMPRESA
DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD
DE MADRID
AÑO 2002
Madrid, mayo 2004
ÍNDICE
INTRODUCCIÓN......................................................................................................................................1
PRIMERA PARTE: ANÁLISIS DE LA PYME MEDIA EN EL SECTOR DE AUTOMOCIÓN
DE LA COMUNIDAD DE MADRID .............................................................................................3
1. PERFIL DE LA PYME MEDIA MADRILEÑA DE AUTOMOCIÓN ............................................4
1.1. EL SECTOR DE AUTOMOCIÓN ..............................................................................................................4
1.2. CARACTERÍSTICAS DE LA MUESTRA ....................................................................................................5
1.3. INDICADORES FINANCIEROS CALCULADOS PARA EL ANÁLISIS ............................................................6
1.4. ANÁLISIS FINANCIERO DE LA EMPRESA MEDIA DE LA MUESTRA ..........................................................9
2. ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LA MUESTRA...............................................................................15
2.1. NATURALEZA Y SIGNIFICADO DE LAS TÉCNICAS ESTADÍSTICAS UTILIZADAS.....................................15
2.2. DETERMINANTES DE LA RENTABILIDAD............................................................................................18
2.3. ANÁLISIS FACTORIAL DE LOS RATIOS FINANCIEROS ..........................................................................21
2.4. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LOS RATIOS FINANCIEROS MÁS CARACTERÍSTICOS ..................................24
2.5. GRUPOS DE EMPRESAS EN EL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID .................27
3. CONCLUSIONES................................................................................................................................31
SEGUNDA PARTE: ANÁLISIS INTERSECTORIAL DE LAS EMPRESAS DE
AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID...............................................................33
1. LA ESTRUCTURA INTERSECTORIAL DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE MADRID..34
1.1. DIFERENCIAS ENTRE SECTORES SEGÚN EL CÓDIGO DE CLASIFICACIÓN .............................................34
1.2. ANÁLISIS DE LOS SUBSECTORES DENTRO DE LAS EMPRESAS DE AUTOMOCIÓN .................................36
2. SECTOR DE VENTA DE VEHÍCULOS DE MOTOR....................................................................41
2.1. CARACTERÍSTICAS DE LA MUESTRA Y SITUACIÓN DEL SECTOR .........................................................41
2.2. RELACIONES ENTRE LOS RATIOS FINANCIEROS .................................................................................44
2.3. ANÁLISIS ESTADÍSTICO DEL SUBSECTOR DE VENTA DE VEHÍCULOS DE MOTOR .................................47
2.4. CONCLUSIONES ................................................................................................................................49
3. SECTOR DE MANTENIMIENTO Y REPARACIÓN DE VEHÍCULOS DE MOTOR..............51
3.1. CARACTERÍSTICAS DE LA MUESTRA Y SITUACIÓN DEL SECTOR .........................................................51
3.2. RELACIONES ENTRE LOS RATIOS FINANCIEROS .................................................................................54
3.3. ANÁLISIS ESTADÍSTICO DEL SUBSECTOR DE MANTENIMIENTO Y REPARACIÓN DE VEHÍCULOS DE
MOTOR ....................................................................................................................................................57
3.4. CONCLUSIONES ................................................................................................................................59
4. SECTOR DE VENTA DE REPUESTOS Y ACCESORIOS DE VEHÍCULOS DE MOTOR .....61
4.1. CARACTERÍSTICAS DE LA MUESTRA Y SITUACIÓN DEL SECTOR .........................................................61
4.2. RELACIONES ENTRE LOS RATIOS FINANCIEROS .................................................................................64
4.3. ANÁLISIS ESTADÍSTICO DEL SUBSECTOR DE VENTA DE REPUESTOS Y ACCESORIOS DE VEHÍCULOS DE
MOTOR. ...................................................................................................................................................66
4.4. CONCLUSIONES ................................................................................................................................68
i
ÍNDICE DE FIGURAS Y GRÁFICOS
Figura I.1. El sector de Automoción .............................................................................................. 4
Gráfico I.1 Distribución de la rentabilidad en el año 2002 .......................................................... 11
Gráfico I.2 Evolución de los ratios de rentabilidad...................................................................... 12
Gráfico I.3 Evolución de los ratios de liquidez ............................................................................ 12
Gráfico I.4 Evolución de los ratios de endeudamiento................................................................ 13
Gráfico I.5 Evolución de la rotación de inventarios..................................................................... 14
Gráfico I.6 Evolución de la estructura de gastos ........................................................................ 15
Figura I.2 Ratios significativos para el análisis factorial.............................................................. 22
Gráfico I.7 Posición de los grupos de Automoción ..................................................................... 30
Gráfico II.1 Rentabilidad en los diferentes sectores ................................................................... 37
Gráfico II.2 Solvencia en los diferentes sectores........................................................................ 38
Gráfico II.3 Períodos de pago y cobro y rotaciones.................................................................... 39
Gráfico II.4 Estructura de costes en los diferentes sectores ...................................................... 40
Gráfico II.5 Ratios de rentabilidad. Evolución en el subsector de Venta de vehículos de motor43
Gráfico II.6 Ratios de solvencia. Evolución en el subsector de Venta de vehículos de motor... 43
Gráfico II.7 Rotaciones. Evolución en el subsector de Venta de vehículos de motor ................ 44
Gráfico II.8 Posición relativa de los grupos identificados. Venta de vehículos de motor ........... 49
Gráfico II.9 Ratios de rentabilidad. Evolución en el subsector de Mantenimiento y reparación de
vehículos de motor ...................................................................................................................... 53
Gráfico II.10 Ratios de solvencia. Evolución en el subsector de Mantenimiento y reparación de
vehículos de motor ...................................................................................................................... 53
Gráfico II.11 Rotaciones. Evolución en el subsector de Mantenimiento y reparación de
vehículos de motor ...................................................................................................................... 54
Gráfico II.12 Posición relativa de los grupos identificados. Mantenimiento y reparación de
vehículos de motor ...................................................................................................................... 59
Gráfico II.13 Evolución de los ratios de rentabilidad en el subsector de Venta de repuestos y
accesorios de vehículos de motor............................................................................................... 62
Gráfico II.14 Evolución de la solvencia. Venta de repuestos y accesorios de vehículos de motor
..................................................................................................................................................... 63
Gráfico II.15 Evolución de las rotaciones.................................................................................... 63
Gráfico II.16 Posición relativa de los grupos identificados. Venta de repuestos y accesorios de
vehículos de motor ...................................................................................................................... 68
ii
ÍNDICE DE CUADROS
CUADRO I.1 ................................................................................................................................ 71
Distribución por subsectores de la muestra de empresas de Automoción en el año 2002........ 71
CUADRO I.2 ................................................................................................................................ 72
Estadísticos de la muestra de empresas de Automoción en el año 2002.................................. 72
CUADRO I.3 ................................................................................................................................ 73
Medianas de los ratios en el sector y en una muestra representativa ....................................... 73
CUADRO I.4 ................................................................................................................................ 74
Resultados de las Regresiones. Variable dependiente: ROA .................................................... 74
CUADRO I.5 ................................................................................................................................ 74
Resultados de las Regresiones. Variable dependiente: MC ...................................................... 74
CUADRO I.6 ................................................................................................................................ 75
Resultados de las Regresiones. Variable dependiente: RBV..................................................... 75
CUADRO I.7 ................................................................................................................................ 75
Determinantes de la productividad del trabajo............................................................................ 75
CUADRO I.8 ................................................................................................................................ 76
Matriz rotada de factores............................................................................................................. 76
CUADRO I.9 ................................................................................................................................ 77
Grupos de empresas identificados a partir de los factores en 2002 .......................................... 77
CUADRO I.10 .............................................................................................................................. 78
Matriz de correlaciones de Spearman. Año 2002....................................................................... 78
CUADRO I.11 .............................................................................................................................. 79
Grupos identificados a partir de los ratios más significativos en el sector de Automoción ........ 79
CUADRO I.12 .............................................................................................................................. 81
Análisis discriminante sobre los grupos identificados en el sector de Automoción.................... 81
CUADRO II. 1 .............................................................................................................................. 82
Ratios relevantes en la clasificación de sectores ....................................................................... 82
CUADRO II. 2 .............................................................................................................................. 83
Media y mediana de los ratios de los principales subsectores................................................... 83
CUADRO II. 3 .............................................................................................................................. 84
Estadísticos de los ratios en el sector de Venta de vehículos de motor (2002) ......................... 84
CUADRO II. 4 .............................................................................................................................. 85
Medias y Medianas de los ratios en el sector de Venta de vehículos de motor en dos períodos
..................................................................................................................................................... 85
CUADRO II. 5 .............................................................................................................................. 86
Matriz de correlaciones de Spearman en 2002: Venta de vehículos de motor .......................... 86
CUADRO II. 6 .............................................................................................................................. 87
Resultados de la regresión en Venta de vehículos de motor. Variable dependiente: RBV ....... 87
CUADRO II. 7 .............................................................................................................................. 87
Determinantes de la productividad del trabajo en el subsector de Venta de vehículos de motor
..................................................................................................................................................... 87
CUADRO II. 8 .............................................................................................................................. 88
Valores medios de los ratios en los grupos identificados en el subsector de Venta de vehículos
de motor en 2002 ........................................................................................................................ 88
CUADRO II. 9 .............................................................................................................................. 89
Análisis discriminante en el subsector de Venta de vehículos de motor en 2002...................... 89
CUADRO II. 10 ............................................................................................................................ 90
Estadísticos de los ratios en el subsector de Mantenimiento y reparación de vehículos de motor
(2002) .......................................................................................................................................... 90
CUADRO II. 11 ............................................................................................................................ 91
Medias y medianas de los ratios en el sector de Mantenimiento y reparación de vehículos de
motor en dos períodos ................................................................................................................ 91
CUADRO II. 12 ............................................................................................................................ 92
Matriz de correlaciones de Spearman en 2002: Mantenimiento y reparación de vehículos de
motor ........................................................................................................................................... 92
iii
CUADRO II. 13 ............................................................................................................................ 93
Resultados de la regresión en el sector de Mantenimiento y reparación de vehículos de motor.
Variable dependiente: RBV ......................................................................................................... 93
CUADRO II. 14 ............................................................................................................................ 93
Determinantes de la productividad del trabajo en el subsector de Mantenimiento y reparación
de vehículos de motor ................................................................................................................. 93
CUADRO II. 15 ............................................................................................................................ 94
Valores medios de los ratios en los grupos identificados en el subsector de Mantenimiento y
reparación de vehículos de motor en 2002................................................................................. 94
CUADRO II. 16 ............................................................................................................................ 95
Análisis discriminante en el subsector de Mantenimiento y reparación de vehículos de motor en
2002............................................................................................................................................. 95
CUADRO II. 17 ............................................................................................................................ 96
Estadísticos de los ratios en el subsector de Venta de repuestos y accesorios de vehículos de
motor (2002) ................................................................................................................................ 96
CUADRO II.18 ............................................................................................................................. 97
Media y mediana en el subsector de Venta de repuestos y accesorios de vehículos de motor en
dos períodos................................................................................................................................ 97
CUADRO II. 19 ............................................................................................................................ 98
Matriz de correlaciones de Spearman en 2002: Venta de repuestos y accesorios de vehículos
de motor ...................................................................................................................................... 98
CUADRO II. 20 ............................................................................................................................ 99
Resultados de la regresión en el subsector de Venta de repuestos y accesorios de vehículos
de motor. Variable dependiente: RBV......................................................................................... 99
CUADRO II. 21 ............................................................................................................................ 99
Resultados de la regresión en el subsector de Venta de repuestos y accesorios de vehículos
de motor. Variable dependiente: ROA ........................................................................................ 99
CUADRO II. 22 ............................................................................................................................ 99
Determinantes de la productividad del trabajo en el subsector de Venta de repuestos y
accesorios de vehículos de motor............................................................................................... 99
CUADRO II. 23 .......................................................................................................................... 100
Valores medios de los ratios en los grupos identificados en el subsector de Venta de repuestos
y accesorios de vehículos de motor en 2002............................................................................ 100
CUADRO II. 24 .......................................................................................................................... 101
Análisis discriminante en el subsector de Venta de repuestos y accesorios de vehículos de
motor ......................................................................................................................................... 101
iv
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002.
Introducción
Este informe resume los resultados derivados del análisis estadístico de la información
económico-financiera obtenida a partir de una muestra de pequeñas y medianas
empresas (PYMEs) pertenecientes al sector de Automoción de la Comunidad
Autónoma de Madrid, correspondientes al último año en que se han depositado las
memorias en el Registro Mercantil (2002).
Los objetivos básicos de este estudio centrado en el sector de Automoción, pueden
resumirse en los siguientes puntos:
1. Ofrecer un perfil de la PYME madrileña del sector, referido a las características
medias de los principales indicadores financieros (ratios financieros) en este
año. para la elaboración de las conclusiones se toman en consideración los
dos últimos ejercicios.
2. Identificar los valores medios de la PYME para los subsectores más relevantes
dentro del sector de Automoción de la Comunidad de Madrid. Este análisis se
centra en el último período disponible.
3. Ofrecer información relevante respecto a la posición de cada empresa dentro
de su subsector industrial, de su grupo estratégico y del mercado en el que
lleva a cabo sus actividades. Esto permite ofrecer una visión general del grupo
al que pertenece cada empresa y las características peculiares del mismo
dentro del sector en su conjunto. También permite identificar distintas
modalidades de negocio que quedan enmascaradas por una clasificación
sectorial muy amplia. Por otro lado, el análisis de la estructura de los grupos
permite comprobar como la evolución de los factores económicos y
competitivos ha afectado a las diferentes empresas que han podido alterar su
posicionamiento a lo largo del período de estudio.
Estos objetivos iniciales han sido desarrollados mediante la realización de diferentes
análisis estadísticos, de carácter exploratorio, al objeto de identificar las características
distintivas de la muestra de las empresas del sector de Automoción a nivel agregado y
de analizar los diferentes grupos de empresas existentes en la muestra que se
analiza. Los apartados en torno a los que se estructura este informe son los
siguientes:
1. Perfil de la PYME media madrileña del sector de Automoción. Se realiza un
análisis financiero, mediante indicadores o ratios, de todas las empresas de la
muestra escogida para el último ejercicio. Así, se determinan, en promedio, las
características principales que permiten definir la situación económica y
financiera de estas empresas. Los principales problemas detectados sirven de
base para la propuesta de medidas correctoras.
2. Análisis estadístico de la muestra a nivel agregado. En esta parte se emplean
técnicas de análisis multivariante, al objeto de identificar diferencias sectoriales
y, especialmente, grupos homogéneos de empresas con características
similares, dentro de toda la muestra. Esto permite resumir información que
normalmente se pierde en los estudios que emplean datos agregados.
Asimismo, la comparación con la evolución de los grupos en años anteriores
1
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002.
permite identificar los movimientos de empresas hacia grupos que representan
una mejor o peor posición.
3. Análisis sectorial de la PYME. Se emplean las mismas técnicas estadísticas y
de clasificación para proporcionar información específica de cada uno de los
tres subsectores o agrupaciones más relevantes dentro de Automoción, que se
estudian en base a su representación: Venta de vehículos de motor,
Mantenimiento y reparación de vehículos de motor, y Venta de repuestos y
accesorios de vehículos de motor.
Los apartados 1 y 2 se recogen en la primera parte de este informe “Análisis de la
PYME Media del Sector de Automoción en la Comunidad de Madrid”, mientras que el
apartado 3 aparece en la segunda parte, “Análisis Intersectorial de las Empresas de
Automoción de la Comunidad de Madrid”.
2
PRIMERA PARTE: ANÁLISIS DE LA PYME MEDIA EN EL
SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE
MADRID
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
1. Perfil de la PYME media madrileña de Automoción
1.1. El sector de Automoción
La Figura I.1. recoge las distintas actividades en las que se divide el sector de
Automoción en su conjunto, a efectos del presente trabajo, así como el número de
matriculaciones en 2002 de vehículos y turismos, tanto en Madrid como a nivel
nacional. El número de turismos matriculados en Madrid representa el 22,56% del
total1.
Figura I.1. El sector de Automoción
Sector de
automoción
Venta de vehículos
de motor
Mantenimiento y
reparación de
vehículos de motor
Venta, mantenimiento
y reparación de
motocicletas y
ciclomotores y de sus
repuestos y
accesorios
Venta de repuestos y
accesorios de
vehículos de motor
1.769.857
1.800.000
1.600.000
1.408.426
1.400.000
1.200.000
1.000.000
800.000
600.000
386.345
317.798
400.000
200.000
0
Madrid
España
Madrid
TOTAL VEHÍCULOS
1
España
TURISMOS
Fuente: Dirección General de Tráfico. Ministerio del Interior.
4
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
1.2. Características de la muestra
La muestra de empresas objeto de análisis estadístico se ha obtenido a partir de una
selección de 213 empresas madrileñas pertenecientes al sector de Automoción. Estas
entidades son las más relevantes del sector tanto en volumen de facturación como en
número de empleados. Asimismo, representan los principales subsectores dentro del
conjunto total de PYMEs que constituyen la población objetivo en el año 2002.
La población está formada por todas aquellas empresas de pequeño y mediano
tamaño del sector de Automoción que presentan sus cuentas anuales en el Registro
Mercantil de Madrid. Como se sabe, estas cuentas anuales están formadas por:
Cuenta de Resultados o Cuenta de Pérdidas y Ganancias (abreviada), Balance de
Situación (abreviado) y Memoria.
La información obtenida a partir de las cuentas anuales se resume y estructura
mediante el cálculo de una serie de 30 indicadores o ratios financieros, cuya
composición y significado se indica posteriormente en el presente informe. Estos
indicadores se han estimado a partir de las cuentas anuales presentadas en el año
2002.
Las empresas del sector pueden distribuirse entre cuatro subsectores de actividad: (1)
Venta de vehículos de motor, (2) Mantenimiento y reparación de vehículos de motor,
(3) Venta de repuestos y accesorios de vehículos de motor, (4) Venta, mantenimiento
y reparación de motocicletas y ciclomotores y de sus repuestos y accesorios.
La composición de la muestra en la Comunidad de Madrid según los subsectores
considerados en el año 2002 se muestra en el Cuadro I.1. Algunas de las empresas
que presentaron sus cuentas en este año tenían pérdidas acumuladas importantes,
hasta el punto de superar el importe de los fondos propios. Esto se traduce en una
rentabilidad sobre ventas negativa, mientras que la rentabilidad sobre fondos propios
es positiva. Las empresas en las que se produce esta circunstancia han sido
eliminadas de la muestra para la mayor parte de los análisis estadísticos debido a la
distorsión que podrían provocar en las estimaciones.
En la cuarta columna del Cuadro I.1 aparecen las empresas totales de cada sector,
una vez eliminadas aquellas con fondos propios negativos. Estas empresas son
consideradas en la totalidad de los análisis.
-----------------------Ver Cuadro I.1
-----------------------La muestra elegida se compone, por tanto, de un conjunto heterogéneo de empresas,
que constituye una representación de las diferentes actividades económicas
desarrolladas por las pequeñas y medianas empresas en la Comunidad de Madrid
dentro del sector de Automoción.
5
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
1.3. Indicadores financieros calculados para el análisis
El análisis de la situación económico-financiera de una empresa, o sector industrial,
mediante ratios financieros constituye un instrumento de estudio ampliamente
difundido en el análisis financiero, bien sea para comparar empresas con la media del
sector, bien para estudiar su evolución a lo largo del tiempo (Foster, 1987).
Los indicadores o ratios financieros son unos coeficientes, proporciones o porcentajes
que resumen información procedente del Balance de Situación, de la Cuenta de
Resultados u otros estados contables. Los indicadores que se construyen son de fácil
manejo y comprensión, ya que eliminan el efecto tamaño. Dicha información financiera
puede compararse con la procedente de las empresas líderes del sector, o con la
empresa media de la industria. También es posible analizar la evolución de una serie
de ratios correspondientes a la misma empresa, al objeto de detectar la mejora o
empeoramiento de los diferentes problemas financieros que pueden presentarse.
Como se señalaba en el apartado anterior, el análisis de las 180 empresas del sector
de Automoción a lo largo del tiempo, se efectúa a partir de la información de síntesis
que proporcionan los ratios. El significado y la forma de cálculo de cada uno de estos
ratios se resumen a continuación.
1. Rentabilidad económica o rentabilidad de los activos totales (ROA). El
numerador del ratio lo componen los resultados después de impuestos y antes de
intereses. El denominador está formado por el volumen de activos medios de la
empresa durante el período de referencia. Mide la rentabilidad media de los activos
de la empresa, al objeto de juzgar el grado de eficacia con que están siendo
utilizados los recursos empleados.
2. Rentabilidad financiera o de los fondos propios (ROE). En el numerado
aparecen los resultados después de impuestos, y antes de intereses. El
denominador lo integra la cifra media de fondos propios de la empresa durante el
período analizado. Este ratio indica la rentabilidad del capital propiedad de los
accionistas.
3. Margen Bruto (MB). En el numerador del ratio aparecen los beneficios o pérdidas
de explotación y en el denominador los ingresos de explotación (es decir, los
ingresos por ventas). Mide la proporción de los beneficios de explotación (ingresos
por ventas menos costes de las ventas) sobre el total de los ingresos por ventas.
4. Margen comercial (MC). En el numerador están los beneficios o pérdidas de
explotación más los beneficios o pérdidas financieras. El conjunto de esta
agregación es dividido por los ingresos de explotación. Este ratio indica el
porcentaje que suponen los beneficios por actividades ordinarias (beneficios o
pérdidas de explotación más o menos beneficios o pérdidas financieras), con
relación al total de los ingresos por ventas.
5. Rentabilidad por trabajador (RT). Se calcula como el cociente entre los resultados
de explotación y el número de trabajadores empleados. No siempre, en el presente
estudio, ha sido posible calcular este ratio, puesto que no todas las empresas
ofrecían información anual sobre el número de trabajadores.
6
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
6. Beneficio neto sobre ventas (RBV). Se calcula como el cociente entre el resultado
del ejercicio y las ventas netas de la empresa. Por tanto, este ratio indica el
porcentaje que supone el resultado neto de la empresa (resultado de explotación
más resultado financiero más resultados extraordinarios), con relación al total de los
ingresos por ventas.
7. Ratio de circulante (RC). Posiblemente se trata del ratio financiero más conocido y
empleado. Se calcula como el cociente entre la suma de todas las partidas del
activo circulante (básicamente, existencias, cuentas a cobrar, inversiones
financieras temporales y tesorería) y todas las partidas que componen el pasivo
circulante (básicamente, acreedores comerciales y otras deudas a corto plazo). El
ratio de circulante es un indicador de la solvencia a corto plazo de la empresa,
revelando su capacidad para hacer frente a los pagos que van a demandarse en el
siguiente ciclo de explotación.
8. Prueba del ácido (PA). Este ratio es muy similar al ratio de circulante, salvo que no
considera las existencias. Por tanto, el numerador se define como cuentas a cobrar,
inversiones financieras temporales y tesorería, dividido todo ello por el pasivo
circulante. La construcción de este ratio obedece a la conveniencia de comparar
partidas financieras en numerador y denominador. Al mismo tiempo, elimina el
efecto distorsionador que pueda tener la aplicación de diferentes criterios de
valoración de las existencias (LIFO, FIFO, etc.) entre empresas.
9. Liquidez inmediata (LI). Al igual que el ratio de la prueba del ácido, deriva del ratio
de circulante. El numerador se define como la tesorería, mientras que el
denominador se corresponde con el pasivo circulante.
10.Capital circulante sobre ventas (CCV). Este ratio se calcula como el cociente
entre el capital circulante o fondo de maniobra (el fondo de maniobra se define
como activo circulante menos pasivo circulante), y los ingresos por ventas. Por
tanto, este ratio mide la cantidad de veces que el fondo de maniobra es superior a
los ingresos por ventas.
11.Ratio de circulante sobre activo (RCA). Es el cociente entre el activo circulante y
el activo total. Mide el peso que suponen las partidas más líquidas del activo con
relación a su volumen total.
12.Cobertura de las cargas financieras (CCF). El numerador de este ratio se define
como el resultado del ejercicio menos los gastos financieros, multiplicados por uno
menos el tipo impositivo del impuesto sobre beneficios. Todo ello se divide por la
cifra total de gastos financieros. Por tanto, este ratio mide la capacidad de la
empresa para devolver, con base en su autofinanciación de enriquecimiento, los
intereses de la deuda.
13.Cobertura de las cargas financieras 2 (CCF2). Es el mismo ratio anterior pero
definido de la siguiente forma: cociente entre el beneficio antes de intereses e
impuestos y los gastos financieros. Mide la capacidad de la empresas para cubrir,
con su resultado de explotación, los intereses de la deuda.
14.Apalancamiento financiero (AP). Este ratio se calcula como el cociente entre la
cifra de acreedores (a corto y largo plazo) y la cuantía de los fondos propios. Por
tanto, este ratio representa el porcentaje que suponen sobre los recursos propios el
total de la deuda.
7
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
15.Neto sobre pasivo (NP). El numerador de este ratio se define como los recursos o
fondos propios de la empresa, y el denominador representa el pasivo total. Así
pues, este ratio mide el porcentaje que suponen los recursos propios sobre el
pasivo total.
16.Ratio de endeudamiento sobre pasivo (REP). Este ratio es complementario del
anterior, en el sentido de que aquél medía la proporción que representaban los
fondos propios sobre el total del pasivo, y éste mide la proporción que representan
los fondos ajenos sobre el total del pasivo. Por tanto, este ratio se calcula como el
cociente entre los acreedores a corto y largo plazo y la cifra del pasivo total.
17.Ratio de endeudamiento a corto plazo (RECP). En el numerador aparece la cifra
de acreedores a corto plazo, y en el denominador, aparece la cifra de acreedores a
corto y largo plazo. Por tanto, este ratio mide el porcentaje de la deuda que debe
ser devuelta en un plazo no superior a un año.
18.Ratio de garantía (RG). En el numerador de este ratio aparece el activo real
(activo total menos activo ficticio - menos amortizaciones menos periodificación- ), y
en el denominador el exigible total. Mide el porcentaje que supone el activo real
sobre el total de la deuda de la empresa, debiendo superar la unidad.
19.Período medio de maduración de deudores (PMMD). Este ratio se define como
el cociente entre el volumen medio de clientes y las ventas diarias. Mide el número
medio de días que se tardan en cobrar las cuentas de clientes.
20.Período medio de maduración de acreedores (PMMA). El numerador de este
ratio se define como la cifra de acreedores medios, y el denominador representa las
compras diarias. En la forma como se encontraban los datos en las cuentas
anuales, en muchos casos la única partida que aparecía para resumir a los
acreedores era la de acreedores a corto plazo. Esto quiere decir que este ratio
calcula el período medio de maduración de los acreedores, tanto comerciales como
préstamos a corto plazo.
21.Período medio de maduración de proveedores (PMMP). El numerador se define
como la cifra de proveedores medios, y el denominador representa las compras
diarias. Este ratio se ha calculado para aquellas empresas que han desglosado en
sus cuentas anuales la partida de proveedores de las del resto de acreedores a
corto plazo. Mide el número medio de días que tarda la empresa en devolver el
crédito comercial de proveedores.
22.Rotación de inventarios (RI). Este ratio se calcula como el cociente entre los
ingresos de explotación y las existencias medias. Se puede decir que este ratio
indica el buen o mal control que tiene la empresa sobre su circulante. Esto se basa
en la creencia de que cuanto menor es el nivel de existencias que se precisa para
alcanzar un determinado volumen de ventas (es decir, cuanto mayor es el ratio de
rotación de inventarios), mejor es el control del circulante. Evidentemente, esto es
una simplificación excesiva ya que unas existencias inferiores a las óptimas pueden
llegar a ser tan costosas como un saldo superior al óptimo.
23.Rotación de activos (RA). Se define como el cociente entre los ingresos de
explotación y los activos medios. Por consiguiente, mide la eficiencia de la empresa
en el uso de los activos: tendrán un ratio superior aquellas empresas que requieran
8
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
un volumen pequeño de activos para alcanzar una cifra elevada de ingresos de
explotación.
24.Gastos financieros sobre ventas (GFV). Se calcula como el cociente entre la cifra
de gastos financieros y los ingresos por ventas. Este indicador resume la
proporción que suponen las cargas financieras sobre el importe neto de la cifra de
negocios.
25.Gastos de personal sobre ventas (GPV). Se define como el cociente entre la cifra
de gastos de personal (sueldos, salarios y cargas sociales), y los ingresos por
ventas. Así pues, este ratio representa la proporción que suponen sobre los
ingresos por ventas, el total de los gastos de personal.
26.Depreciación sobre ventas (DV). Este ratio se calcula como el cociente entre las
dotaciones a la amortización del inmovilizado y los ingresos por ventas.
27.Amortización (A). Este ratio representa el cociente entre la amortización
acumulada del inmovilizado material y el inmovilizado material. Por tanto, este
indicador ofrece una idea del grado de obsolescencia del activo, al señalar el
porcentaje del activo material que ya se encuentra amortizado.
Con el fin de facilitar el análisis, estos 27 ratios financieros pueden agruparse en
cuatro grandes categorías o dimensiones que resumen su significado: rentabilidad
(ratios 1 a 6), liquidez (ratios 7 a 13), solvencia (ratios 14 a 18), eficiencia y estructura
de gastos (ratios 19 a 27).
1.4. Análisis financiero de la empresa media de la muestra
Este análisis se apoya en los valores medios (media y mediana), y la desviación típica
del conjunto de las 180 empresas que componen la muestra en el año 2002, así como
los cálculos correspondientes al año anterior. Estos valores se recogen en el Cuadro
I.2.
-----------------------Ver Cuadro I.2
-----------------------Para llevar a cabo el análisis financiero de la empresa media de la muestra, se ha
utilizado fundamentalmente la información suministrada por las medianas, puesto que
la media puede verse muy afectada por los valores atípicos, que introducen un
considerable nivel de distorsión en el análisis. La presencia de muchos de estos
valores atípicos se traduce en una desviación típica relativamente elevada, lo que
hace que la significación de la media es reducida. Asimismo, el rango entre valores
mínimos y máximos para algunos ratios refuerza la posibilidad de que el empleo de las
medias pueda ocasionar sesgos importantes en las estimaciones. Ha de tenerse en
cuenta que los valores medios se han calculado teniendo presente toda la información
disponible. Así, es posible que para alguna empresa se hayan podido calcular ciertos
ratios pero no otros. Normalmente, los valores extremos proceden de empresas con
dificultades o que han contabilizado mal sus operaciones. También es necesario
9
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
considerar los diferentes criterios empleados en la contabilización. Así, varias
empresas del sector han contabilizado una Tesorería negativa como consecuencia
posiblemente de la inclusión de la línea de crédito con signo negativo dentro de esta
partida. En estos casos, aun cuando pueden influir sobre el valor medio en el ámbito
agregado, se consideran como datos perdidos para los análisis estadísticos
posteriores.
El ratio de Amortización (A) no ha podido calcularse para la práctica totalidad de las
empresas de la muestra puesto que este dato no aparece de forma desagregada en
las cuentas anuales abreviadas que han sido empleadas como base estadística.
Debido a estas deficiencias, este ratio no ha sido considerado en la mayor parte de los
análisis estadísticos que se presentan en este informe.
A partir de las medianas que se describen en el Cuadro I.2 puede analizarse la
situación y evolución de la PYME media madrileña en el sector en las dimensiones de
rentabilidad, solvencia, liquidez, eficiencia y estructura de costes. El Cuadro I.3
resume las medianas correspondientes a las empresas del sector y las relativas a un
conjunto representativo de los principales sectores de actividad de las pequeñas y
medianas empresas madrileñas, para facilitar las comparaciones.
-----------------------Ver Cuadro I.3
-----------------------En lo que respecta a la rentabilidad, las medianas de los ratios correspondientes a
esta dimensión revelan un rendimiento positivo en la empresa media de la muestra. No
obstante, los valores han ido reduciéndose en el último ejercicio. En este sentido, la
mediana de la rentabilidad sobre activos (ROA) se sitúa en torno al 3,3% (ligeramente
inferior a la del año 2001), mientras que la rentabilidad de los fondos propios (ROE) se
encuentra en el 13,1% (14% en 2001). La rentabilidad neta sobre ventas ha
permanecido constante (RBV = 0,9%). Hay que hacer notar que el valor anómalo de la
mediana puede deberse a que muchas empresas no han proporcionado el dato del
número de empleados. El Gráfico I.1 muestra un histograma correspondiente a la
variable de rentabilidad sobre activos (ROA) y otro relativo a la rentabilidad neta sobre
ventas (RBV) para describir la distribución de esta dimensión.
10
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
Gráfico I.1 Distribución de la rentabilidad en el año 2002
50
100
95
47
40
80
30
60
27
2423
20
40
34
12
5 55
7 7
4
-,41 2 - -,3 87
-,38 7 - -,36 2
-,36 2 - -,33 7
-,33 7 - -,31 2
-,3 1 2 - -,28 7
-,2 8 7 - -,26 2
-,2 62 - -,2 3 7
-,2 37 - -,2 1 2
-,2 12 - -,1 8 7
-,1 87 - -,1 62
-,1 62 - -,1 37
-,13 7 - -,1 12
-,11 2 - -,0 87
-,08 7 - -,0 62
-,06 2 - -,03 7
-,03 7 - -,01 2
-,0 1 2 - ,0 1 3
,0 13 - ,0 38
,0 38 - ,06 3
,06 3 - ,08 8
,08 8 - ,11 3
,11 3 - ,13 8
,13 8 - ,16 3
,16 3 - ,1 8 8
,18 8 - ,2 1 3
,2 1 3 - ,2 3 8
,2 38 - ,2 63
,2 63 - ,2 88
,2 88 - ,3 13
,3 13 - ,3 38
0
20
ROA
12
0
98
-,26 - -,24
-,24 - -,22
-,22 - -,20
-,20 - -,18
-,18 - -,15
-,15 - -,13
-,13 - -,11
-,11 - -,09
-,09 - -,07
-,07 - -,05
-,05 - -,03
-,03 - -,00
-,00 - ,02
,02 - ,04
,04 - ,06
,06 - ,08
,08 - ,10
,10 - ,13
,13 - ,15
,15 - ,17
,17 - ,19
,19 - ,21
,21 - ,23
,23 - ,25
,25 - ,28
,28 - ,30
,30 - ,32
,32 - ,34
,34 - ,36
10
RBV
La rentabilidad económica es moderada, ya que un porcentaje considerable de
empresas tienen valores negativos en este indicador. Así, aproximadamente el 23,33%
de las empresas tienen una rentabilidad económica comprendida entre -8,7% y 1,3%.
El 26,11% de las empresas se sitúa en el rango que va del 1,3% al 3,8%, y otra misma
proporción en el intervalo 3,8%-8,8%. Por último, el 16,6% se sitúa en valores
comprendidos entre el 8,8% y el 18,8%.
En lo que se refiere al otro indicador de rentabilidad (RBV), un porcentaje muy elevado
de empresas (71,66%) obtienen una rentabilidad neta sobre ventas comprendida tan
sólo entre 0% y 4%.
Con el objeto de analizar la evolución de las diferentes dimensiones en el sector de
Automoción, se han calculado las medianas correspondientes a estos indicadores en
el último ejercicio eliminando de la muestra aquellas empresas con valores anómalos
(ej. fondos propios negativos). Asimismo, se han considerado los valores medios
correspondientes a una muestra representativa de pequeñas y medianas empresas de
la Comunidad de Madrid pertenecientes a los sectores más representativos
(excluyendo los servicios y las entidades financieras) al objeto de establecer
comparaciones.
El Gráfico I.2 refleja la evolución de dos ratios de rentabilidad.
11
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
Gráfico I.2 Evolución de los ratios de rentabilidad
0,14
0,12
0,1
0,08
0,06
0,04
0,02
0
2001
2002
2001
Total Pymes
2002
Automoción
ROA
ROE
La rentabilidad económica (ROA) ha disminuido desde 4% a 3,3% en el último
ejercicio. Esta rentabilidad es inferior en a la que obtiene la PYME madrileña media,
que se sitúa en el 3,6% en 2002. No obstante, se reproduce en Automoción la
tendencia bajista que soportan estas últimas desde 1998. El margen neto sobre ventas
ha permanecido constante en el último período. De nuevo, es inferior a la PYME media
madrileña, y alcanza valores muy reducidos. Por último, la rentabilidad financiera
(ROE) ha decrecido para Automoción, y se encuentra por encima de la de la PYME
media madrileña, si bien es, en realidad, el resultado del menor nivel de capitalización
de este sector.
Pese al incremento relativo del ratio de circulante en el último ejercicio, la liquidez de
la empresa media de la muestra no ha variado sustancialmente. El Gráfico I.3 refleja la
evolución del ratio de circulante y la liquidez inmediata en los últimos ejercicios.
Gráfico I.3 Evolución de los ratios de liquidez
1,4
1,2
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
2001
2002
2001
Total Pymes
2002
Automoción
RC
LI
12
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
La amplia diferencia entre el ratio de circulante y la prueba del ácido pone de
manifiesto la importancia del peso relativo de las existencias dentro del activo
circulante. La liquidez inmediata del sector de Automoción es ligeramente más baja
que en la muestra general. En el último ejercicio, la tesorería suponía el 9,1% del
pasivo circulante, más de tres puntos por debajo de la PYME media madrileña. Esta
baja liquidez inmediata revela que algunas empresas pueden tener dificultades para
devolver la deuda si no ajustan adecuadamente los cobros y los pagos.
El activo circulante supone el 81,9% del activo total. Este valor refleja que el
inmovilizado tiene un peso inferior en las empresas del sector de Automoción, en
comparación con otros sectores de actividad, y ha disminuido en el último año.
La cobertura de las cargas financieras en el sector de Automoción ha evolucionado a
la baja en el último ejercicio, como consecuencia de los menores beneficios. La
cobertura de las cargas financieras es inferior en las empresas del sector si se
compara con la PYME media madrileña.
Si se analiza el gráfico I.4, se observa que la mitad de las empresas del sector tienen
unos fondos propios sobre pasivo inferiores al 19,3%, lo que supone un nivel de
capitalización muy reducido. El nivel de apalancamiento es muy superior en el sector
de Automoción, en comparación con la PYME madrileña, si bien no ha disminuido en
el 2002. Se observan, asimismo, importantes diferencias en el peso del corto plazo en
la deuda, que alcanza en el sector de Automoción el 98,8%.
Gráfico I.4 Evolución de los ratios de endeudamiento
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
2001
2002
2001
Total Pymes
2002
Automoción
REP
RECP
Los ratios representativos de la eficiencia muestran las características específicas del
sector de Automoción. El período medio de cobro a deudores (PMMD) en la empresa
media del sector es de, aproximadamente, 25 días, por lo que se ha aminorado en el
último ejercicio. Adicionalmente y para las empresas que han suministrado la
información, se ha calculado el período medio de pago a proveedores (PMMP). El
valor proporcionado por este indicador ha de tomarse con cautela por cuanto muchas
empresas no diferencian dentro de su pasivo circulante entre las deudas a corto plazo
con entidades de créditos y la cuenta de proveedores. La empresa media del sector de
Automoción tarda 121 días en devolver el crédito de proveedores.
13
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
Dentro de la misma dimensión de eficiencia, la rotación de inventarios se sitúa
ligeramente por debajo en el año 2002 (RI = 6,586) respecto al año anterior (RI =
6,714), como se aprecia en el Gráfico I.5. Además, existe una diferencia negativa
importante respecto a la rotación de inventarios correspondiente a la PYME media de
la Comunidad de Madrid. La rotación de activos en el sector de Automoción ha
experimentado un ascenso en 2002 (RA = 2,309), y se sitúa por encima del promedio
de la PYME madrileña. Esta circunstancia sugiere que la capacidad de los activos de
las empresas para generar ventas ha aumentado paulatinamente en el sector.
Gráfico I.5 Evolución de la rotación de inventarios
14
12
10
8
6
4
2
0
2001
2002
2001
Total Pymes
2002
Automoción
RI
RA
La estructura de gastos, que se refleja en el Gráfico I.6, pone de manifiesto el menor
peso medio de los gastos de personal sobre ventas, que se sitúa en torno al 12% en
los dos años. Asimismo, las empresas del sector de Automoción pueden considerarse
como menos intensivas en personal, por cuanto este indicador está todos los años por
debajo de la PYME media de la Comunidad de Madrid.
Los gastos financieros en las empresas del sector suponen en el año 2002 un 0,4% de
la cifra de negocio. En cualquier caso, el peso de los gastos financieros es ligeramente
inferior al de la empresa media madrileña (GFV medio = 1%). Finalmente, la
depreciación sobre ventas no ha experimentado importantes en el último año.
14
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
Gráfico I.6 Evolución de la estructura de gastos
0,3
0,25
0,2
0,15
0,1
0,05
0
2001
2002
2001
Total Pymes
GFV
2002
Automoción
GPV
DV
Este análisis general debe completarse con un estudio más profundo que identifique
grupos de empresas dentro de la muestra que presenten características comunes. Los
valores homogéneos de cada uno de estos grupos y su composición, permitiría
obtener una visión más amplia de las diferentes problemáticas que se presentan en el
sector de Automoción de la Comunidad de Madrid.
2. Análisis estadístico de la muestra
2.1. Naturaleza y significado de las técnicas estadísticas utilizadas
Uno de los objetivos, ya comentado, de este estudio es identificar grupos de empresas
con problemas claros en su gestión dentro del sector de Automoción, con la finalidad
de suministrar información a las empresas relativa a la posición que ocupan en su
mercado. Para ello, es preciso aplicar una serie de técnicas estadísticas con el objeto
de describir las principales características de la muestra y, sobre la base de estas,
identificar grupos de empresas que se caractericen por presentar ciertos problemas en
común relacionados con las dimensiones de liquidez, solvencia, o eficiencia en la
gestión.
Así pues, en este apartado del informe se analiza la muestra y se identifican grupos de
empresas con problemas característicos comunes. El análisis estadístico se va a llevar
a cabo en dos fases:
1. Análisis factorial sobre todos los ratios financieros de la muestra.
2. Análisis descriptivo de los ratios financieros más característicos
Las técnicas estadísticas que se van a utilizar en ambos análisis se describen de
forma sintética a continuación:
15
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
a) Análisis de factores comunes
El estudio de factores comunes o análisis factorial pretende explicar la variabilidad de
un conjunto relativamente elevado de variables por medio de un número más reducido
de variables aleatorias, normalmente independientes entre sí, que se denominan
factores comunes. Los factores comunes son, por tanto, variables no visibles que
caracterizan a un conjunto de datos. El análisis factorial, que puede tener carácter
exploratorio o probatorio, puede ser útil para la exploración de un conjunto extenso de
variables, porque sus objetivos generales son los siguientes:
•
Estudiar la intercorrelación de un elevado número de variables mediante su
agrupamiento en factores comunes, de manera que las variables que integran
cada uno de ellos estén altamente correlacionadas.
•
Interpretar cada factor de acuerdo con las variables que tengan un mayor peso
en el mismo.
•
Resumir muchas variables cuantitativas, no independientes entre sí, en un
conjunto de pocos factores totalmente independientes entre sí.
A partir de la matriz de correlaciones de las variables, el análisis factorial extrae las
dimensiones que explican la mayor parte de la variabilidad del espacio definido por
dichas variables. Posteriormente, es común introducir un procedimiento de rotación de
los factores, con el fin de facilitar su interpretación. En definitiva, mediante la rotación
de los factores se consigue hacer que el peso de cada variable recaiga en el factor
más grande o más pequeño, evitando los valores intermedios y mejorando así la
interpretación de los mismos.
Existen diferentes procedimientos de extracción de los factores comunes. Entre ellas
puede citarse la estimación máximo-verosímil o el procedimiento de los componentes
principales. En este último caso no es necesario establecer un supuesto explícito
acerca de la distribución de probabilidad que caracteriza al conjunto de variables
objeto de análisis.
El procedimiento de los componentes principales, empleado en este trabajo, consiste,
básicamente, en seleccionar aquellos factores comunes cuyo autovalor sea superior a
uno. El algoritmo de rotación de los factores que se ha empleado es el Varimax, que
proporciona factores ortogonales.
A los efectos de este trabajo, interesa conocer qué tipo de variables no visibles están
implicadas en los valores que nos proporcionan los ratios financieros (es decir, qué
factores comunes se pueden extraer de los 27 ratios o indicadores financieros). Ya se
ha definido el significado de cada uno de los ratios. Sin embargo, en la mayor parte de
los procedimientos de análisis estadístico se corre el peligro de introducir variables
irrelevantes que pueden desvirtuar los resultados (por ejemplo, variables muy
correlacionadas entre sí). Por tanto, el análisis factorial es apropiado para nuestro
análisis, por cuanto interesa conocer el significado de un pequeño conjunto de
variables, no cuantificables a priori, pero que proporcionan una información parecida a
la de un conjunto muy amplio de variables.
b) Análisis cluster o de conglomerados
El análisis cluster tiene por objeto descubrir agrupamientos de observaciones sobre la
base de sus similitudes (diferencias) o distancias. Es decir, consiste básicamente en, a
16
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
partir de un conjunto heterogéneo de individuos, comprobar si éstos pueden agruparse
en distintas categorías, en función de sus características más relevantes. Para hacer
esto, se desarrolla una escala cuantitativa con la cual se mide la similitud o diferencia
entre los individuos de la muestra.
A los efectos de nuestro estudio, a partir de los factores comunes (o a partir de unos
pocos ratios financieros), se puede realizar un agrupamiento de las empresas que
componen la muestra por medio del análisis cluster.
El procedimiento empleado es el conocido como K-medias. Este algoritmo, no
jerárquico, divide un conjunto de observaciones en un número de grupos especificado
por el analista, de tal manera que al final del proceso iterativo cada individuo
(empresa) pertenece al grupo cuyo centro está más cercano al mismo, en términos de
distancia euclídea, u otra medida de distancia parecida en función de la
estandarización que se lleve a cabo de los datos. No se trata de una técnica
estadística de optimización, con lo que el número de grupos ha de especificarse en
función del análisis que se pretenda realizar, sin que sea posible construir intervalos
de confianza o la significación de los grupos construidos.
c) Análisis multidiscriminante
Este tipo de análisis se desarrolla mediante una técnica estadística que tiene por
objeto clasificar los distintos individuos de una muestra en diferentes categorías (o
grupos), los cuales se han definido con anterioridad. Así pues, se parte de un conjunto
de individuos clasificados (según ciertas características) en distintas categorías, y a
partir de ahí se obtiene una función de clasificación lineal a partir de la cual podrían
clasificarse nuevas observaciones en una de las diferentes categorías. Esta función de
discriminación lineal es una combinación lineal de las diferentes variables cuantitativas
que han servido para catalogar inicialmente a los distintos individuos.
Así pues, el análisis discriminante que se ha llevado a cabo en este trabajo, tiene por
objeto obtener unas funciones de clasificación que permitan adscribir a cada empresa
en su grupo correspondiente. Estas funciones se construyen a partir de los ratios más
discriminantes entre los distintos grupos. En concreto, el procedimiento empleado
realiza la selección de las variables que han de entrar en la función paso a paso. La
medida de discriminación utilizada es la lambda de Wilks (en las salidas del ordenador
aparece como estadístico U), que es un indicador multivariante de la separación entre
los grupos, y que se calcula a partir de las variables discriminantes en cada una de las
etapas. Es una medida que varía entre 0 y 1. Cuando es igual a uno, los centroides de
los grupos coinciden (no existen diferencias entre los grupos). Cuando lambda
disminuye hacia el valor 0, la discriminación va aumentando. Aparte de este
estadístico, se utiliza otro que sigue una distribución F de Fischer, para introducir o
sacar una variable de la función discriminante. Este estadístico “F para entrar o salir”
tiene como característica el ser multivariante parcial, midiendo la discriminación
introducida por la variable considerada después de haber tenido en cuenta la
discriminación alcanzada por las variables previamente elegidas. Para nuestros
análisis, las variables sólo entrarán en la función de discriminación si su estadístico F
es superior a 4.
A los efectos de este estudio, partimos de la clasificación de la totalidad de empresas
que integran la muestra en varios grandes grupos (por lo general, constituidos por más
de seis entidades), realizada a través del análisis cluster. Apoyándonos en esta
clasificación previa (ya sea sobre la base de factores comunes o sobre la base de una
17
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
selección de ratios financieros), se obtienen las funciones de clasificación lineal que
sirven para clasificar nuevas empresas en cada grupo, según sus características
principales recogidas en el vector correspondiente de ratios financieros.
d) Regresión múltiple
Para toda la muestra, y con carácter específico para ciertos sectores, se emplea la
regresión múltiple, al objeto de describir la relación existente entre las diferentes
dimensiones de las que son representativos los ratios financieros, y la dimensión de
rentabilidad. El procedimiento de estimación empleado es el de mínimos cuadrados.
Las variables dependientes son introducidas paso a paso en la ecuación de regresión
sobre la base de su significación. El procedimiento se detiene cuando se alcanza el
criterio de convergencia definido previamente, con lo que todas las variables que son
explicativas de la variable dependiente deberían de estar en la ecuación de regresión.
La técnica de análisis se emplea con carácter exploratorio, con lo que no existe un
modelo empírico que relacione los diferentes ratios financieros con la rentabilidad.
2.2. Determinantes de la rentabilidad
Como hemos comentado, los indicadores o ratios que se han calculado para las
diferentes empresas pueden agruparse en torno a diferentes dimensiones que son
representativas de distintos aspectos de la situación económico-financiera de las
entidades. En última instancia podría decirse que el análisis financiero de una
empresa particular viene precedido por el objetivo inicial de conocer su situación y
plantear las acciones necesarias para mejorar su rentabilidad. En consecuencia,
parece razonable intentar delimitar la situación económico-financiera que propicia la
obtención de rentabilidades más elevadas en las empresas del sector de Automoción.
La determinación de la estructura “ideal” de cada empresa y de cada sector de
actividad, queda fuera de los planteamientos de este trabajo. Entre otros factores a
considerar, la multiplicidad de objetivos de la organización empresarial, tal y como
establece la moderna dirección de empresas, hace muy difícil satisfacer con una
misma situación, la maximización de todos esos fines. Por ello, el objeto de este
apartado es delimitar la relación existente entre las distintas dimensiones y la
rentabilidad en la muestra analizada. El estudio, de carácter exclusivamente
exploratorio y descriptivo, puede servir para expresar determinadas regularidades
útiles de cara a analizar como podría mejorarse la situación de las empresas
integrantes del sector en el año 2002.
Para estimar la significación de la relación entre cada una de las dimensiones
financieras y el rendimiento, se ha empleado la regresión múltiple. Se consideran
como variables independientes la rentabilidad económica (ROA), el margen comercial
(MC) y el beneficio bruto sobre ventas (RBV). En los tres casos, las variables
dependientes son el resto de ratios financieros, excluidos los que son indicativos de la
dimensión de rentabilidad. El procedimiento empleado introduce las variables paso a
paso, de manera que se incremente el poder explicativo de la variable dependiente,
pero sin que se perjudique el límite de tolerancia admitido con relación a la
multicolinealidad de las variables. Es decir, una variable se introduce en la regresión
cuando incrementa el poder explicativo pero siempre que no esté muy correlacionada
con el resto de regresores ya existentes. Por ello es de esperar que las variables que
18
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
son indicativas de la misma categoría no aparezcan simultáneamente dentro de la
regresión. La interpretación de los resultados obtenidos toma en consideración la
dimensión a la que pertenece cada ratio de los que son introducidos en la ecuación.
Los resultados estimados se resumen en los Cuadros I.4, I.5 y I.6.
-----------------------Ver Cuadro I.4
----------------------------------------------Ver Cuadro I.5
----------------------------------------------Ver Cuadro I.6
-----------------------De cara a la interpretación de los resultados es necesario tener presente que se han
considerado variables dicotómicas para reflejar el efecto de la pertenencia a los
diferentes subsectores que pueden identificarse. Así, la variable DUM503, toma el
valor 1 si la empresa pertenece al subsector de Venta de repuestos y accesorios de
vehículos de motor dentro de las empresas de Automoción y el valor 0 en otro caso.
De forma análoga se definen el resto de variables representativas de los principales
subsectores de actividad representados en la muestra.
En principio, existe una relación clara entre la liquidez inmediata y la rentabilidad
económica, por lo que aquellas empresas con mayor proporción de tesorería en
relación con su pasivo circulante, serán más rentables económicamente, manteniendo
constantes el resto de factores. También se detecta una relación positiva entre la
eficiencia de la empresa en la gestión de los activos y su rentabilidad económica. Así,
las empresas que son capaces de generar una mayor cifra de ventas en relación con
el tamaño de sus activos son las más rentables. En tercer lugar, un mayor tamaño del
activo repercute positivamente en el ROA. Asimismo, las empresas con mayor activo
circulante en relación con el activo total son también las más rentables. Por los último,
los gastos financieros sobre ventas tienen una incidencia positiva en este indicador.
En lo que respecta al margen comercial (MC), cuatro indicadores son significativos. En
primer lugar, las empresas más intensivas en personal obtienen un menor margen
comercial sobre ventas. En segundo lugar, el apalancamiento tienen un efecto
negativo sobre la rentabilidad. En tercer lugar, una elevado peso de la tesorería
repercute negativamente en el margen comercial. Finalmente, un mayor ratio de
garantía redunda en mayor rentabilidad.
Finalmente, y en lo que respecta al margen neto sobre ventas (RBV), se identifica una
relación positiva con la liquidez inmediata y el tamaño del activo, y una relación
negativa con el apalancamiento financiero y la depreciación sobre ventas. Asimismo,
la pertenencia al subsector de Venta de respuestos y accesorios de vehículos de
motor tiene en el año 2002 un efecto positivo sobre la rentabilidad, en comparación
con las empresas de los otros subsectores.
19
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
Para profundizar en la relación entre la productividad del factor capital y del factor
trabajo, se ha estimado una función de producción a partir de la conocida función de
tipo Cobb-Douglas,
Q = AKα Lβ
donde Q es el nivel de output (producción en unidades físicas), K es el stock de
capital, L es el número de empleados, A es un parámetro que mide la productividad
total de los factores (eficiencia), y α y β representan las elasticidades del output al
capital y al trabajo, respectivamente. La función anterior puede dividirse por el número
de trabajadores, y simplificando y tomando logaritmos, quedaría expresada de la
siguiente forma:
Ln(Q/L) = Ln A + α Ln(K/L)+ γ Ln(L)
donde γ = α + β – 1 es una medida de las economías de escala. Si γ > 0, γ < 0, o γ =
0, se dice que existen rendimientos crecientes, decrecientes o constantes a escala,
respectivamente. Puesto que no es posible disponer de información sobre el volumen
de producción de cada empresa, hemos optado por considerar como indicador de la
productividad del trabajo el ratio RT (rentabilidad por trabajador) a efectos de la
estimación por mínimos cuadrados ordinarios. Los resultados de la estimación se
recogen en el Cuadro I.7.
-----------------------Ver Cuadro I.7
-----------------------Los resultados indican que la sensibilidad de la productividad del trabajo ante
variaciones en la intensidad del capital es negativa y significativa (-0,166). El valor de
este coeficiente refleja que la productividad del trabajo disminuye sensiblemente
cuando la empresa desarrolla nuevas inversiones, si bien se individualizará este
análisis posteriormente al considerar cada uno de los tres subsectores.
En segundo lugar, si consideramos la estimación correspondiente a la variable tamaño
(el logaritmo del número de empleados), se puede constatar que el colectivo de
empresas del sector de Automoción de Madrid muestra rendimientos constantes a
escala (el coeficiente no es significativamente distinto de cero). Esto podría ser
indicativo de que estas organizaciones tienen un tamaño próximo al eficiente (en
cuanto a número de empleados), a partir del cual, los incrementos en el nivel de
producción (diferencia entre los ingresos por la venta de bienes y servicios y los
gastos en la adquisición de bienes y servicios) no proporcionan reducciones de los
costes.
En cualquier caso, es necesario profundizar en el comportamiento de diferentes
grupos de organizaciones para ir más allá del comportamiento de la empresa media
del sector de Automoción.
20
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
2.3. Análisis factorial de los ratios financieros
El análisis que se realiza en este apartado persigue dos objetivos:
1. Resumir un conjunto de 26 indicadores en un número reducido de factores
comunes, con el fin de poner de manifiesto las diferencias existentes entre los
sectores industriales que componen la muestra analizada.
2. Construir grupos a partir de los factores obtenidos, en orden a caracterizar
cada una de las agrupaciones identificadas. De esta forma puede ser posible
detectar los principales problemas a los que se enfrenta cada uno de los
grupos. Esta conclusión se apoyaría en la interpretación que se le otorga a
cada factor común por separado.
En primer lugar, para la matriz de datos de las empresas de la muestra en el año 2002
se han extraído 9 factores comunes que resumen aproximadamente el 82,17% de la
variabilidad total del espacio de los 26 indicadores económicos y financieros
calculados para cada empresa. El Cuadro I.8 presenta la matriz de cargas de los
factores sobre los indicadores, una vez rotada para facilitar su interpretación.
-----------------------Ver Cuadro I.8
-----------------------La interpretación de los factores, considerando las variables con mayor peso en cada
uno de ellos (carga factorial por encima de 0,45; marcado con negrita en el Cuadro
I.8), se indica a continuación.
a) Factor 1. Solvencia
Este factor se compone de tres ratios relacionados con la solvencia de la empresa
(RG, NP Y REP), con pesos superiores a 0,85 en todos los casos. Los dos primeros
indicadores están relacionados positivamente con el factor y, el último, negativamente.
Puntúan alto en este factor las empresas que gocen de un elevado nivel de
capitalización.
b) Factor 2. Eficiencia en los cobros y pagos e intensidad de la mano de obra.
Forman parte de este factor tres ratios financieros, relacionados con la eficiencia:
período medio de maduración de deudores (PMMD), período medio de maduración de
acreedores (PMMA) y período medio de maduración de proveedores (PMMP), con
cargas positivas. Por tanto, puntuarán alto en este factor las empresas con elevados
plazos de cobro y pago. Asimismo, los gastos de personal sobre ventas (GPV)
presentan una carga positiva en este factor.
c) Factor 3. Liquidez y gastos financieros sobre ventas.
El ratio de circulante (RC), la prueba del ácido (PA) y el capital circulante sobre ventas
(CCV) tienen pesos positivos en el factor 3. Las empresas que presenten un valor alto
en este factor serán aquellas caracterizadas por un elevado circulante. Asimismo,
soportarán elevados gastos financieros (GFV).
21
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
d) Factor 4. Circulante.
En esta ocasión, puntuarán alto aquellas empresas con elevados activo y pasivo
circulante (RCA y RECP), a la vez que bajos gastos financieros y depreciación sobre
ventas (GFV y DV).
e) Factor 5. Márgenes y liquidez inmediata.
Forman parte de este factor el margen bruto (MB), el margen comercial (MC) y la
liquidez inmediata (LI). Esto implica que aquellas empresas que obtengan
puntuaciones elevadas para este factor obtendrán elevados márgenes bruto y
comercial, aunque el peso de la tesorería será reducido.
f)
Factor 6. Rentabilidad económica y margen neto sobre ventas.
En este caso, as empresas con mayor rentabilidad económica (ROA), mayor margen
neto sobre ventas (RBV) y mayor liquidez inmediata (LI) son las que presentarán un
mayor valor en este factor.
g) Factor 7. Tamaño
En este caso alcanzarán elevadas puntuaciones en este factor aquellas empresas con
elevado tamaño, como consecuencia de la magnitud de la cifra de ventas y del
volumen del activo.
h) Factor 8. Rentabilidad financiera y apalancamiento.
Forman parte de este factor la rentabilidad financiera (ROE), con una carga cercana a
0,8 y el apalancamiento financiero (AP), con una carga de 0,82. Las empresas con
elevadas puntuaciones en el factor 8 vendrán caracterizadas por una elevada
rentabilidad sobre los recursos propios.
i)
Factor 9. Rotaciones
Dos indicadores, la rotación de inventario (RI) y la rotación de activos (RA) son
significativos en este factor. Cuando se obtengan valores elevados para este factor, se
tratará de empresas muy eficientes en la gestión de los stocks y del activo.
La siguiente figura resume el análisis de los nueve factores:
Figura I.2 Ratios significativos para el análisis factorial
Factor 1
Factor 2
Factor 3
Factor 4
Factor 5
Factor 6
Factor 7
Factor 8
Factor 9
RG (+)
NP (+)
REP (-)
PMMD (+)
PMMA (+)
PMMP (+)
GPV (+)
RC (+)
PA (+)
CCV (+)
GFV (+)
RCA (+)
RECP (+)
GFV (-)
DV (-)
MB (+)
MC (+)
LI (-)
ROA (+)
RBV (+)
LI (+)
LACT (+)
LVENT (+)
ROE (+)
AP (+)
RI (+)
RA (+)
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ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
A partir de los 9 factores comunes es posible identificar grupos de empresas que
presenten un comportamiento similar con relación a dichos factores. Así, cada grupo
estaría constituido por empresas parecidas entre sí en las nueve dimensiones que se
consideran. Por su parte, cada agrupación de empresas sería diferente a las demás.
Considerando como referencia las características medias de cada una de estas
agrupaciones, pueden definirse los problemas más importantes de las empresas que
las integran.
Se ha realizado un agrupamiento de las empresas de una muestra reducida2 por
medio del análisis de conglomerados, a partir de los factores comunes descritos
anteriormente. El procedimiento empleado (K-means) divide un conjunto de
observaciones en diferentes grupos, de tal manera que al final del proceso iterativo,
cada empresa pertenece al grupo cuyo centro está más cercano a la misma en
términos de distancia euclídea. No existe un número óptimo de grupos, sino que éste
es especificado por el analista. Sólo se consideran aquellas empresas para las que se
han podido calcular la totalidad de indicadores.
En este caso hemos escogido un número elevado, 16 grupos, puesto que el
procedimiento iterativo K-means tiene tendencia a construir conjuntos con un número
reducido de individuos, que poseen características muy diferenciadas respecto al
resto. Sin embargo, en este análisis interesa definir grupos con un número
relativamente elevado de entidades y que estén lo suficientemente diferenciados en
términos de los factores comunes analizados.
En total se han identificado 4 grupos que contienen más de 5 empresas. Las medias
de los factores correspondientes a cada uno de ellos se recogen en el Cuadro I.9.
-----------------------Ver Cuadro I.9
-----------------------A partir de los valores medios de los factores para cada grupo, y teniendo en cuenta
que la media del factor para la totalidad de la muestra es cero, puede caracterizarse a
los grandes grupos de la siguiente forma:
a) Grupo 9 (43 empresas). Empresas poco rentables y de gran tamaño
Se trata de un grupo de empresas con problemas baja rentabilidad económica y neta
sobre ventas. Asimismo, el peso de la tesorería en relación con el pasivo circulante es
igualmente reducido. Destaca el elevado nivel de ventas y de activos de estas
empresas, que no redunda, sin embargo, en rentabilidad.
Otros aspectos característicos de esta agrupación se refieren a la reducida
rentabilidad financiera como resultado del escaso apalancamiento financiero. Por otro
lado, no son muy intensivas en personal.
2
Se ha considerado una muestra de 145 empresas para las que ha podido calcularse el valor de los diferentes
factores. El resto de empresas no habían suministrado algún dato necesario para calcular todos los ratios financieros.
23
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
b) Grupo 13 (22 empresas). Empresas muy endeudadas.
Este grupo de empresas destaca por mantener un elevado nivel de endeudamiento y
apalancamiento, que se traduce en una elevada rentabilidad financiera. Además, tanto
los períodos de cobro a clientes y pago a acreedores y proveedores son dilatados.
Paralelamente, estas empresas no gozan de mucha liquidez, lo que representa un
potencial peligro de insolvencia. Asimismo, los márgenes son reducidos.
c) Grupo 15 (19 empresas). Empresas solventes y rentables.
Estas entidades vienen caracterizadas por un elevado nivel de fondos propios, lo que
se traduce en una posición de solvencia muy favorable. Del mismo, es la agrupación
que obtiene mayores rentabilidad económica y márgenes de las cuatro consideradas.
No son muy eficientes, no obstante, en términos de rotación de inventarios y rotación
de activos. En lo referente a la liquidez, los factores 3 y 4 ponen de manifiesto la
buena situación de estas empresas.
d) Grupo 16 (43 empresas). Empresas de reducido tamaño.
El factor 7, relacionado con el tamaño, es la variable que permite caracterizar a esta
agrupación. Las empresas de este grupo son las que se caracterizan por un menor
volumen de activo y de la cifra de ventas. Tanto los períodos medios de cobro como
los períodos medios de pago son reducidos. Asimismo, no son intensivas en personal.
Por último, el circulante representa una elevada proporción con relación al activo y al
pasivo total.
2.4. Análisis descriptivo de los ratios financieros más característicos
En este apartado se realiza un análisis similar al efectuado en el epígrafe anterior,
pero considerando los ratios financieros más característicos en lugar de los factores
comunes. Con esto se puede ofrecer una interpretación más sencilla de los diferentes
grupos encontrados. Las distintas fases en las que vamos a realizar el análisis pueden
resumirse de la siguiente forma:
1. Se determinan los ratios financieros más relevantes, considerando los
diferentes subsectores dentro de las Automoción, correspondientes a cada una
de las dimensiones que hemos considerado. Para ello vamos a estimar las
correlaciones entre ellos, puestas de manifiesto por la matriz de correlaciones
de Spearman.
2. Se identifican grupos de empresas a partir de los ratios financieros anteriores,
caracterizando a cada uno de ellos por medio de los valores medios de estas
variables. El procedimiento cluster empleado tiende a aislar a los valores
extremos, con lo que la media sería un valor representativo en este caso.
3. Determinación de las funciones de clasificación lineales que caracterizan a
cada grupo de empresas. De esta manera es posible clasificar a cualquier
empresa dentro de un grupo, independientemente de que pertenezca o no a la
muestra.
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ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
La matriz de correlaciones de Spearman correspondiente a los diferentes ratios
calculados para el año 2002 se recoge en el Cuadro I.10.
-----------------------Ver Cuadro I.10
-----------------------Las correlaciones más elevadas se presentan entre aquellos ratios que comparten
partidas comunes o que pertenecen a la misma dimensión con lo que aportan la
misma cantidad de información. En este sentido, las correlaciones más destacables
son las siguientes:
•
Los ratios margen bruto (MB) y margen comercial (MC) están muy relacionados
entre sí (ρ = 0,97). Esto indica que, en general, el peso de los resultados
financieros es muy reducido, no así el de los resultados extraordinarios.
•
La correlación entre el ratio de circulante (RC) y la prueba del ácido (PA) es
significativa e igual a 0,89, por lo que la influencia de las existencias es
pequeña.
•
Los dos ratios que hacen referencia a la cobertura de las cargas financieras
(CCF y CCF2) se correlacionan de forma perfecta y positiva (la correlación es
igual a +1).
•
El neto sobre pasivo (NP) se correlaciona con el endeudamiento sobre pasivo
(REP) de forma perfecta y negativa (la correlación es igual a -1).
•
Los ratios de períodos medios de pago a acreedores y proveedores (PMMA y
PMMP) están correlacionados de forma exacta y positiva (la correlación es
igual a +1).
•
El logaritmo del activo (LACT) y el logaritmo de las ventas (LVEN) se
correlacionan de forma positiva y significativa (ρ = 0,91).
De cara al estudio de los puntos fuertes y débiles del sector, interesan las
correlaciones que son debidas al efecto que ejercen sobre los ratios financieros ciertos
efectos que no son visibles a priori, como son la eficiencia en la rotación de
inventarios, la eficiencia en la gestión de los cobros y pagos, la posición de solvencia
frente a los acreedores, etc. Por tanto, tan interesante como determinar los ratios
financieros que mantienen las correlaciones más altas con otros, es comprobar las
correlaciones más bajas, al objeto de especificar los indicadores que tienen una mayor
relevancia.
Dentro de los ratios de rentabilidad, todos los ratios a excepción de la rentabilidad
financiera (ROE) con la rentabilidad por trabajador (RT) mantienen correlaciones
positivas y significativas entre sí.
Los ratios de liquidez no muestran excesivas correlaciones significativas. Así, el ratio
de circulante (RC), la prueba del ácido (PA) y la liquidez inmediata (LI) están
relacionados de forma positiva entre sí. Asimismo, el capital circulante sobre ventas
25
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
(CCV) y el ratio de circulante sobre activo (RCA) también se correlacionan de forma
positiva.
Respecto a los ratios de solvencia, tan sólo se produce otra relación significativa,
además de la ya comentada referente al neto y al endeudamiento sobre pasivo. El
ratio de garantía (RG) mantiene una correlación positiva igual a 0,66 con el neto sobre
pasivo (NP), y una correlación negativa igual a –0,66 con el endeudamiento sobre
pasivo (REP).
Finalmente, dentro de los ratios de eficiencia y estructura de costes, resultan
significativas algunas correlaciones. El período de cobro a clientes está relacionado de
forma positiva con los períodos de pago a acreedores y proveedores (ρ = 0,40 en
ambos casos). La rotación de activos guarda una relación negativa con los tres ratios
que hacen referencia a los períodos medios de cobro y pago, y positiva con la rotación
de inventarios. Los gastos de personal sobre ventas también se relacionan con los
períodos medios anteriores, pero esta vez de forma positiva. Finalmente, la rotación de
activos se correlaciona negativamente con los gastos financieros, gastos de personal y
depreciación sobre ventas.
Si se analizan las relaciones entre ratios pertenecientes a diferentes dimensiones,
pueden destacarse las siguientes:
1. Los ratios de rentabilidad y de liquidez no muestran correlaciones
excesivamente elevadas. Destacan las existentes entre la rentabilidad
económica y el margen neto sobre ventas, por un lado, y la prueba del ácido y
la liquidez inmediata, por otro. Paralelamente, el margen bruto y el margen
comercial se correlacionan negativamente con el fondo de maniobra.
2. En lo referente a la rentabilidad y la solvencia, destaca la relación negativa
entre el apalancamiento financiero y todos los ratios de rentabilidad, a
excepción de la rentabilidad financiera, que es positiva, y la rentabilidad por
trabajador, en cuyo caso no es significativa. Del mismo modo, los fondos
propios (NP) ejercen una influencia positiva en el margen neto sobre ventas
(RBV). El ratio de endeudamiento a corto plazo, por su parte, se correlaciona
negativamente con el margen bruto pero positivamente con la rentabilidad por
trabajador.
3. Los períodos medios de pago a acreedores y proveedores se relacionan
negativamente con la rentabilidad financiera. La incidencia de los gastos
financieros y la depreciación sobre ventas en la rentabilidad es positiva, y
negativo para los gastos de personal, en aquellos casos en los que dichas
relaciones son significativas.
4. El ratio de garantía (RG) y el neto sobre pasivo (NP) inciden positivamente en
la liquidez, no así el endeudamiento sobre pasivo (REP) y el endeudamiento a
corto plazo (RECP). A su vez, el mayor peso del circulante en el activo (RCA)
implica un mayor peso del mismo en el pasivo (RECP).
5. El ratio de circulante, la prueba del ácido y el capital circulante sobre ventas se
correlacionan positivamente con el período medio de maduración de deudores,
y negativamente con los períodos medios de maduración de acreedores y
proveedores. La correlación entre el ratio de circulante y el logaritmo de las
ventas es positiva y significativa.
26
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
6. La rotación de inventarios guarda una relación positiva con la prueba del ácido
y la liquidez inmediata. La cobertura de las cargas financieras (CCF2) se
correlaciona positivamente con el período medio de cobro a deudores y la
rotación de activos, y negativamente con los tres ratios representativos de la
estructura de costes (gastos financieros, de personal y depreciación sobre
ventas).
7. Las empresas con mayores gastos financieros se caracterizan por un mayor
ratio de circulante. Del mismo modo, los gastos de personal llevan asociados
una mayor prueba del ácido. La depreciación sobre ventas implica en estas
empresas un menor fondo de maniobra. El ratio de garantía se correlaciona
positivamente con el período de cobro a clientes, los gastos de personal y la
depreciación sobre ventas y, negativamente, con los períodos de cobro a
acreedores y proveedores. Éstos últimos, a su vez, mantienen correlaciones
positivas con el endeudamiento. Paralelamente, el mayor nivel de
endeudamiento a corto plazo se corresponde con mayor rotación de activos,
menores gastos financieros y menor intensidad de la mano de obra.
8. Finalmente, el logaritmo del activo se correlaciona positivamente con el neto
sobre pasivo y negativamente con el endeudamiento sobre pasivo, la rotación
de activos y los gastos de personal. El logaritmo de las ventas mantiene
correlaciones positivas con el neto sobre pasivo y negativas con el
endeudamiento sobre pasivo, los tres ratios representativos de los períodos
medios de cobro y pago, los gastos de personal y la depreciación sobre ventas.
2.5. Grupos de empresas en el sector de Automoción de la Comunidad de Madrid
El objeto principal del análisis es localizar grupos homogéneos de empresas con
problemas parecidos en la gestión. Una vez analizadas las correlaciones entre los
principales indicadores, los ratios seleccionados para el análisis son: ROA, ROE, MB,
MC y RBV, dentro de la dimensión de rentabilidad; RC, PA, LI, CCV, CCF2 y RCA,
ratios de liquidez; AP, REP, RG y RECP, estructura de la financiación; PMMD, PMMA,
PMMP, RI y RA, dentro de los ratios de eficiencia; GFV, GPV y DV, como indicadores
de la estructura de costes; Activo y Ventas como indicadores del tamaño de las
empresas.
Empleando los ratios anteriores como variables para el análisis cluster, se han
identificado los grupos que se recogen en el Cuadro I.11.
-----------------------Ver Cuadro I.11
-----------------------En el año 2002 se identifican 7 grupos constituidos por un número significativo de
entidades. Las empresas que aparecen aisladas presentan valores atípicos o
responden a modalidades de negocio diferenciadas. Las características principales de
los grupos son las siguientes:
27
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
a) Grupo 16 (11,45% empresas). Empresas muy rentables.
La media de todos los indicadores de rentabilidad de este grupo es elevada en
términos comparativos (ROA = 8,8%; RBV = 3,7%). Del mismo modo, los indicadores
de liquidez y solvencia ponen de relieve la buena situación financiera de estas
empresas. Así, el fondo de maniobra promedio representa el 25,2% de las ventas. El
peso del inmovilizado es reducido (RCA = 87%).
Se trata, asimismo, del grupo con menor nivel de apalancamiento. Los recursos
propios suponen más del 60% del pasivo. Además, el 95,9% de la deuda tiene un
vencimiento inferior al año, lo que genera pocos gastos financieros (GFV = 0,7%).
El período medio de cobro a clientes se sitúa en los 64 días, lo que redunda en una
mayor liquidez. Las rotaciones de activos e inventarios, no obstante, se sitúan por
debajo de la media. Finalmente, los gastos de personal representan el 13,8% de las
ventas.
b) Grupo 8 (8,40% empresas). Empresas rentables muy endeudadas.
En esta ocasión, se trata de un grupo de empresas con rentabilidad financiera muy
superior a la media (ROE = 117,5%). El resto de indicadores de rentabilidad también
se sitúan por encima del promedio del sector. El fondo de maniobra es positivo aunque
relativamente reducido en relación a las ventas.
Otro matiz que caracteriza a las empresas de este grupo es el elevado
apalancamiento: tan sólo el 11,5% del pasivo está representado por financiación
propia (REP = 88,5%). El 80,2% del endeudamiento se materializa en el corto plazo.
Esta situación genera mayores gastos financieros (GFV = 1,7%). No obstante, el peso
de los gastos de personal es reducido (GPV = 6,7%).
c) Grupo 9 (17,56% de las empresas). Empresas pequeñas.
Las empresas que forman parte de este grupo obtienen valores para los ratios de
rentabilidad superiores a la media del sector. No se detectan problemas de liquidez, si
bien casi el 80% del pasivo hace referencia a financiación ajena. A pesar de esto, el
95,5% de la deuda vence en el corto plazo.
El período medio de cobro es el más reducido de todas las agrupaciones analizadas, y
se sitúa en torno a los 23 días. La rotación de activos es representativa del menor
tamaño de estas entidades. El peso de los gastos financieros, de personal y
amortización sobre ventas es pequeño.
d) Grupo 12 (10,69% de las empresas). Empresas intensivas en capital.
La rentabilidad media de este grupo es muy reducida, aunque positiva. Así, el margen
neto representa tan sólo el 1% de las ventas. Los ratios de liquidez ponen de
manifiesto el potencial peligro de insolvencia de algunas empresas, cuyo fondo de
maniobra es negativo.
No obstante, el principal rasgo distintivo de estas empresas hace referencia al elevado
peso del inmovilizado en el activo (RCA = 43,1%). El 77,8% del pasivo es deuda, del
que tan sólo el 61,6% vence el corto plazo.
28
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
Por otro lado, destaca el valor de la rotación de inventarios, que es el más elevado de
los grupos considerados (RI = 25,59). Sin embargo, el valor de la rotación de activos
es un signo de ineficiencia en este sector (RA = 1,847). En general, los tres gastos
(financieros, personal y depreciación sobre ventas) son significativos.
e) Grupo 5 (23,66% de las empresas). Empresas grandes.
De nuevo, la media de los indicadores de rentabilidad es baja, aunque positiva. Los
ratios de liquidez ponen de manifiesto que la situación financiera a corto plazo de
estas empresas está equilibrada, si bien el peso de la tesorería es pequeño (LI =
9,8%).
Tanto los períodos medios de cobro a clientes, como los períodos medios de pago a
acreedores y proveedores son especialmente cortos, por lo que el diferencial no es
especialmente favorable.
A pesar del elevado tamaño del activo, la rotación es elevada (RA = 3,482). Los
ingresos por ventas de estas empresas también son superiores al del resto. Por último,
el peso de los gastos financieros, de personal y amortización es moderado.
f)
Grupo 15 (14,50% de las empresas). Empresas con pérdidas y bajas
rotaciones.
Todos los indicadores de rentabilidad de esta agrupación son, en término medio,
negativos. Asimismo, la tesorería representa el 0,9% del pasivo circulante y el fondo
de maniobra, si bien es positivo, se sitúa por debajo de la media.
Se trata, por otra parte, del grupo de empresas menos intensivas en inmovilizado
(RCA = 87,8%) y con niveles de endeudamiento muy elevados: los fondos propios
representan tan sólo el 12,5% del pasivo.
Los mayores plazos de cobro y pago se encuentran en esta agrupación. El período
medio de cobro a clientes es de 75 días, y el período medio de pago a proveedores es
de 224 días. Por último, las rotaciones, especialmente la de inventarios, son bajas.
g) Grupo 13 (3,82% de las empresas). Empresas con muchas pérdidas.
Los indicadores de rentabilidad ponen de manifiesto la magnitud de las pérdidas de
estas empresas (ROA = -23,7%; RBV = -14,8%). Si atendemos a los ratios de liquidez,
destaca el signo del fondo de maniobra, que es negativo, y los reducidos valores para
el resto de indicadores (PA = 32,9%). El peso del inmovilizado es del 43%.
Por otro lado, y a pesar del reducido tamaño del activo, la rotación de activos es muy
baja (RA = 1,811). Para finalizar, el peso de los gastos financieros, de personal y
depreciación sobre las ventas es elevado.
Seis ratios introducidos en las funciones de clasificación derivadas del análisis
discriminante permiten clasificar correctamente al 89,8% de las empresas
pertenecientes a los siete grupos que se han analizado. Estos indicadores pertenecen
a las dimensiones de rentabilidad (RBV), liquidez (RCA), solvencia (RG), estructura de
costes (GPV) y tamaño (LACTIVO y LVENTAS). En el Cuadro I.12 se recogen las
29
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
funciones de clasificación, la matriz de clasificaciones correctas y un resumen del
proceso de construcción de las funciones de clasificación.
-----------------------Ver Cuadro I.12
-----------------------El Gráfico I.7 representa la posición relativa de los grupos en torno a estas cuatro
dimensiones.
Gráfico I.7 Posición de los grupos de Automoción
Grupo 5
1
Grupo 16
0,5
Grupo 8
0
-0,5
Grupo 9
Grupo 15
Grupo 13
RBV
Grupo 12
RCA
GPV
A partir de los análisis de conglomerados y discriminante es posible generar un
modelo matemático que puede ser utilizado por cualquier usuario de la información
financiera, con el fin de identificar a qué categoría o grupo pertenece una empresa
determinada.
El proceso de clasificación de una empresa concreta puede sintetizarse de la siguiente
manera:
1. Se introduce la información contenida en los estados financieros de una
empresa cualquiera (en concreto, el balance y la cuenta de resultados de una
PYME madrileña del sector de Automoción).
2. Se calculan los ratios discriminantes a partir de la información anterior.
3. En cada función de clasificación (identificada a partir del análisis discriminante)
se introduciría el valor correspondiente a cada uno de los ratios anteriores, que
se multiplicaría por su respectivo coeficiente en cada una de las funciones
lineales que se recogen en el Cuadro I.12.
4. Aquella función lineal que tenga el valor más elevado después de sustituir en
ella los diferentes ratios financieros, será la que nos muestre la categoría a la
que pertenece la empresa que se desea clasificar.
30
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
Como resultado final de este proceso, la empresa en cuestión queda clasificada dentro
de su correspondiente agrupación. Las características generales de dicha agrupación
permitirían definir las características del posicionamiento financiero de la entidad, así
como las principales medidas a adoptar para intentar trasladarse a otro grupo en el
que la posición económico-financiera sea más adecuada.
3. Conclusiones
El análisis realizado se apoya en los valores medios (media y mediana), y la
desviación típica del conjunto de las 180 empresas que componen la muestra en el
año 2002, así como los cálculos correspondientes al año anterior. La rentabilidad
económica es moderada, ya que un porcentaje considerable de empresas tienen
valores negativos en este indicador.
La rentabilidad económica (ROA) ha disminuido desde 4% a 3,3% en el último
ejercicio. Esta rentabilidad es inferior en a la que obtiene la PYME madrileña media,
que se sitúa en el 3,6% en 2002. El margen neto sobre ventas ha permanecido
constante en el último período. De nuevo, es inferior a la PYME media madrileña, y
alcanza valores muy reducidos. Por último, la rentabilidad financiera (ROE) ha
decrecido para Automoción, y se encuentra por encima de la de la PYME media
madrileña, si bien es, en realidad, el resultado del menor nivel de capitalización de
este sector.
En el año 2002 se identifican 7 grupos constituidos por un número significativo de
entidades. Las empresas que aparecen aisladas presentan valores atípicos o
responden a modalidades de negocio diferenciadas. Las características principales de
los grupos son las siguientes:
a) Grupo 16 (11,45% empresas). Empresas muy rentables.
La media de todos los indicadores de rentabilidad de este grupo es elevada en
términos comparativos (ROA = 8,8%; RBV = 3,7%). Del mismo modo, los indicadores
de liquidez y solvencia ponen de relieve la buena situación financiera de estas
empresas. Así, el fondo de maniobra promedio representa el 25,2% de las ventas. El
peso del inmovilizado es reducido (RCA = 87%).
b) Grupo 8 (8,40% empresas). Empresas rentables muy endeudadas.
En esta ocasión, se trata de un grupo de empresas con rentabilidad financiera muy
superior a la media (ROE = 117,5%). El resto de indicadores de rentabilidad también
se sitúan por encima del promedio del sector. El fondo de maniobra es positivo aunque
relativamente reducido en relación a las ventas.
c) Grupo 9 (17,56% de las empresas). Empresas pequeñas.
Las empresas que forman parte de este grupo obtienen valores para los ratios de
rentabilidad superiores a la media del sector. No se detectan problemas de liquidez, si
bien casi el 80% del pasivo hace referencia a financiación ajena. A pesar de esto, el
95,5% de la deuda vence en el corto plazo.
31
ANÁLISIS DE LA PYME DEL SECTOR DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE MADRID.
AÑO 2002
d) Grupo 12 (10,69% de las empresas). Empresas intensivas en capital.
La rentabilidad media de este grupo es muy reducida, aunque positiva. Así, el margen
neto representa tan sólo el 1% de las ventas. Los ratios de liquidez ponen de
manifiesto el potencial peligro de insolvencia de algunas empresas, cuyo fondo de
maniobra es negativo.
e) Grupo 5 (23,66% de las empresas). Empresas grandes.
De nuevo, la media de los indicadores de rentabilidad es baja, aunque positiva. Los
ratios de liquidez ponen de manifiesto que la situación financiera a corto plazo de
estas empresas está equilibrada, si bien el peso de la tesorería es pequeño (LI =
9,8%).
f)
Grupo 15 (14,50% de las empresas). Empresas con pérdidas y bajas
rotaciones.
Todos los indicadores de rentabilidad de esta agrupación son, en término medio,
negativos. Asimismo, la tesorería representa el 0,9% de las ventas y el fondo de
maniobra, si bien es positivo, se sitúa por debajo de la media.
g) Grupo 13 (3,82% de las empresas). Empresas con muchas pérdidas.
Los indicadores de rentabilidad ponen de manifiesto la magnitud de las pérdidas de
estas empresas (ROA = -23,7%; RBV = -14,8%). Si atendemos a los ratios de liquidez,
destaca el signo del fondo de maniobra, que es negativo, y los reducidos valores para
el resto de indicadores (PA = 32,9%). El peso del inmovilizado es del 43%.
32
SEGUNDA PARTE: ANÁLISIS INTERSECTORIAL DE LAS
EMPRESAS DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE
MADRID
ANÁLISIS INTERSECTORIAL DE LAS EMPRESAS DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE
MADRID
1. La estructura intersectorial del sector de Automoción de Madrid
1.1. Diferencias entre sectores según el código de clasificación
La comparación entre ratios o indicadores financieros correspondientes a empresas de
diferentes sectores industriales o mercados, se basa en la suposición implícita de que
existen diferencias significativas en los valores y la distribución de dichos ratios entre
los diferentes sectores o subsectores. Sin este supuesto el análisis financiero sectorial
carecería de fundamento, ya que no resultaría significativo comparar el valor de un
ratio de una empresa con los valores medios del sector de actividad al que pertenece,
si no existen diferencias en los valores entre sectores. Bajo estas condiciones, sería
suficiente con efectuar una comparación con la media de toda la población de
empresas disponible.
La evidencia empírica corrobora la existencia de diferencias apreciables entre las
variables financieras de diferentes sectores industriales. Estas diferencias interindustriales han de ser consideradas en los análisis financieros que comparan la
situación particular de empresas o grupos con los valores medios de un segmento de
actividad dentro del sector. Así, en la mayor parte de los casos, se parte del supuesto
implícito de homogeneidad en el comportamiento de las variables dentro del sector o
subsector de actividad y de heterogeneidad en el conjunto de los sectores industriales.
El objeto de los análisis en este apartado es determinar cuáles son las variables que
permiten discriminar entre las cuatro agrupaciones identificadas dentro del sector de
Automoción de la Comunidad de Madrid identificados en el año 2002. Para ello,
examinamos la capacidad que tienen estos ratios para clasificar correctamente a una
empresa en la agrupación en la que se encuentra.
En primer lugar, analizamos qué ratios, entre un conjunto de 28, presentan diferencias
significativas entre las diferentes agrupaciones. Puede considerarse que el sector de
Automoción está integrado por los siguientes sectores:
1.
2.
3.
4.
CNAE93 501: Venta de vehículos de motor.
CNAE93 502: Mantenimiento y reparación de vehículos de motor.
CNAE93 503: Venta de repuestos y accesorios de vehículos de motor.
CNAE93 504: Venta, mantenimiento y reparación de motocicletas y
ciclomotores y de sus repuestos y accesorios.
La suma de las empresas que integran cada sector es inferior a la suma de las
empresas que integran la base de datos, debido a que sólo se han considerado
aquellos casos para los que están disponibles todas las variables, como ya ocurría en
el análisis multivariante del capítulo anterior.
Para efectuar las comparaciones se ha calculado el estadístico de Kruskal-Wallis. Este
test equivale a un análisis de la varianza no paramétrico. Su elección se debe al hecho
de que no son necesarios los supuestos acerca de la normalidad de la distribución de
las variables y de la igualdad de varianzas entre los grupos.
Los resultados obtenidos se recogen en el Cuadro II.1. En dicho Cuadro se muestra el
valor de la chi-cuadrado correspondiente al test de Kruskal-Wallis, así como el nivel de
significación (entre paréntesis). Los valores elevados del estadístico implican que se
34
ANÁLISIS INTERSECTORIAL DE LAS EMPRESAS DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE
MADRID
rechaza la hipótesis nula de igualdad en la distribución de los ratios en los diferentes
sectores que se comparan.
--------------------------Ver Cuadro II.1
--------------------------Las variables con diferencias significativas (al cinco por ciento) entre los tres sectores
considerados son: ratio de circulante (RC), prueba del ácido (PA), capital circulante
sobre ventas (CCV), ratio de circulante sobre activo (RCA), período medio de
maduración de deudores (PMMD), período medio de maduración de acreedores
(PMMA), período medio de maduración de proveedores (PMMP), rotación de
inventarios (RI), rotación de activos (RA), gastos de personal sobre ventas (GPV),
depreciación sobre ventas (DV), logaritmo del activo (LACTIVO) y logaritmo de las
ventas (LVENTAS). No obstante, es necesario hacer algunas puntualizaciones previas
a la exposición de las conclusiones:
1. El test estadístico no contrasta la existencia de diferencias en la media o
mediana de las variables correspondientes entre las distintas agrupaciones. Lo
que hace es aceptar o rechazar la hipótesis nula de que las distintas
submuestras provienen de la misma población.
2. El hecho de que se acepte la hipótesis de diferencias significativas no implica
que todos los grupos considerados se distingan claramente entre sí
3. Si se rechaza la hipótesis nula de que todas las submuestras proceden de la
misma población (ej.: al 5% cuando p>0.05), ello no quiere decir que, si se
comparan los sectores por pares, siempre aparezcan diferencias significativas.
Los resultados anteriores permiten precisar algunas conclusiones preliminares acerca
de la distribución de los ratios en los diferentes sectores:
1. No existen diferencias significativas en las variables de rentabilidad, en
ninguno de los ratios considerados en el análisis.
2. Tampoco existen diferencias significativas en el comportamiento de los ratios
pertenecientes a la dimensión de solvencia.
3. En lo referente a la liquidez, el ratio de circulante, la prueba del ácido, el capital
circulante sobre ventas y el ratio de circulante sobre activo sí parecen tener
una distribución diferente en cada uno de los sectores.
4. Todos los ratios de eficiencia y gastos, a excepción de los gastos financieros
para los que sólo existen diferencias significativas al 10%, parecen ser
relevante para discriminar entre los distintos sectores, que vienen
caracterizados por tanto por distintos niveles de eficiencia en su
correspondiente gestión.
5. Por último, hay diferencias
representativos del tamaño.
significativas
al
1%
en
los
indicadores
35
ANÁLISIS INTERSECTORIAL DE LAS EMPRESAS DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE
MADRID
En resumen, las diferencias más relevantes se refieren a las dimensiones de liquidez y
eficiencia. Estas diferencias justifican plenamente la necesidad de llevar a cabo un
estudio de las peculiaridades de las empresas pertenecientes a cada uno de los
diferentes subsectores de actividad.
1.2. Análisis de los subsectores dentro de las empresas de Automoción
En el análisis sectorial de las industrias de Automoción de la Comunidad de Madrid se
van a seguir los siguientes pasos:
1. Análisis de la empresa media del subsector a partir de diferentes estadísticas
descriptivas como la media, la mediana y la desviación típica. Esto permite
caracterizar la situación del subsector en relación con el resto y señalar
aquellos aspectos más interesantes en relación con la evolución temporal.
2. Se calcula la matriz de correlaciones muestrales para cada uno de los
subsectores correspondientes al año 2002. A partir de dicha matriz pueden
determinarse los ratios que explican el mayor grado de variabilidad.
3. Identificación de grupos homogéneos dentro de cada subsector sobre la base
de la aplicación del análisis cluster. Con ello se obtienen grupos de empresas
con características comunes y, por tanto, con problemas de gestión similares,
para el año 2002. Se comparan las características de estos grupos respecto a
los identificados en años anteriores.
4. Análisis discriminante con el objetivo de verificar la bondad de las
clasificaciones obtenidas y determinar las funciones de clasificación que
permiten clasificar a cada una de las empresas dentro de los diferentes grupos.
En el Cuadro II.2 aparece la media y la mediana calculada para cada uno de los ratios
considerados en el análisis en el año 2002, por subsectores de actividad dentro de las
Automoción.
--------------------------Ver Cuadro II.2
-------------------------A este cuadro se hará referencia a lo largo del estudio de los diferentes subsectores
de actividad.
En principio, si consideramos la información procedente de las medianas, el sector
menos rentable en el año 2002 es el de Venta, mantenimiento y reparación de
motocicletas y ciclomotores y de sus repuestos y accesorios. La mitad de las
empresas de esta agrupación obtienen una rentabilidad económica inferior a 1,6%, y
una rentabilidad financiera inferior al 5,6%. Paralelamente, el sector que obtiene una
mayor rentabilidad es el de Mantenimiento y reparación de vehículos de motor, en el
que la mitad de las empresas consiguen una rentabilidad económica superior al 4,1%.
El Gráfico II.1 representa los distintos ratios de rentabilidad correspondientes a las
cuatro agrupaciones en los dos últimos ejercicios.
36
ANÁLISIS INTERSECTORIAL DE LAS EMPRESAS DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE
MADRID
Puede apreciarse como la rentabilidad económica disminuye en todos los subsectores
a excepción del subsector de Venta de vehículos de motor, en el que prácticamente ha
permanecido constante. La rentabilidad financiera ha disminuido en el año 2002 para
los cuatro subsectores analizados. El valor más elevado corresponde al sector Venta
de vehículos de motor.
En lo referente a los márgenes del sector de Automoción, los datos muestran que en
términos generales son bastante reducidos, y que han disminuido en términos
comparativos con el año 2001, excepto en el sector de Venta de repuestos y
accesorios de vehículos de motor, que sigue alcanzando el 1% . El margen bruto es
ligeramente superior en este subsector; una vez descontados los resultados
financieros y atípicos, las empresas más rentables pertenecen a los subsectores de
Mantenimiento y reparación de vehículos de motor y Venta de repuestos y accesorios
de vehículos de motor.
Gráfico II.1 Rentabilidad en los diferentes sectores
0,200
0,180
0,160
0,140
0,120
0,100
0,080
0,060
0,040
0,020
0,000
2001 2002 2001 2002 2001 2002 2001 2002
Cnae93 =
501
Cnae93 =
502
ROA
Cnae93 =
503
Cnae93 =
504
ROE
En general, la posición de liquidez de estas empresas es moderada. Destaca el hecho
de que el subsector de Mantenimiento y reparación de vehículos de motor presenta
importantes problemas en este sentido, en la medida en que el fondo de maniobra es
negativo y tienen el menor ratio de circulante. Asimismo, son las más intensivas en
inmovilizado. El subsector Venta de vehículos de motor se caracteriza por un menor
peso de la tesorería. Las empresas pertenecientes al sector Mantenimiento y
reparación de vehículos de motor se caracterizan por una mayor intensidad del
circulante y, en general, gozar de una mayor liquidez.
El Gráfico II.2 recoge la evolución de la solvencia en los dos últimos años Destaca el
elevado nivel de endeudamiento del sector de Venta, mantenimiento y reparación de
motocicletas y ciclomotores y de sus repuestos y accesorios. Paralelamente, el sector
con mayor nivel de capitalización es Venta de repuestos y accesorios de vehículos de
motor, en el que los fondos propios representan el 24% del pasivo y en el que la
financiación ajena ha perdido peso en 2002 frente a 2001, a diferencia del resto. Un
elevado porcentaje de estos recursos ajenos se centra en el corto plazo, como es el
caso de los subsectores Venta de vehículos de motor y Venta de repuestos y
37
ANÁLISIS INTERSECTORIAL DE LAS EMPRESAS DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE
MADRID
accesorios de vehículos de motor, para los que la mitad de las empresas presentan un
ratio de endeudamiento a corto plazo superior al 99%.
Gráfico II.2 Solvencia en los diferentes sectores
1,000
0,900
0,800
0,700
0,600
0,500
0,400
0,300
0,200
0,100
0,000
2001
2002
Cnae93 = 501
2001
2002
Cnae93 = 502
REP
2001
2002
Cnae93 = 503
2001
2002
Cnae93 = 504
RECP
El Gráfico II.3 resume la información proporcionada por los ratios correspondientes a
los plazos de cobro y pago y las rotaciones. Las empresas pertenecientes al subsector
Venta de vehículos de motor se caracterizan por reducidos plazos de cobro pero
también de pago. En este sentido, son más eficientes las empresas del subsector
Mantenimiento y reparación de vehículos de motor, que obtienen el diferencial más
favorable (en torno a los 150 días de financiación). El subsector Venta de repuestos y
accesorios de vehículos de motor también consigue dilatar ampliamente el pago a los
acreedores y proveedores, pero su capacidad de negociación frente a los deudores es
significativamente menor.
38
ANÁLISIS INTERSECTORIAL DE LAS EMPRESAS DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE
MADRID
Gráfico II.3 Períodos de pago y cobro y rotaciones
180,000
160,000
140,000
120,000
100,000
80,000
60,000
40,000
20,000
0,000
2001
2002
Cnae93 = 501
2001
2002
Cnae93 = 502
PMMD
10,000
9,000
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0,000
2001
2002
Cnae93 = 501
2001
2001
Cnae93 = 503
2001
2002
Cnae93 = 504
PMMA
2002
2001
Cnae93 = 502
RI
2002
2002
Cnae93 = 503
2001
2002
Cnae93 = 504
RA
Las rotaciones de inventario han disminuido en el último año para Venta de vehículos
de motor y Mantenimiento y reparación de vehículos de motor. El segundo sector
mencionado ha sido el más eficiente en 2002 en la gestión de las existencias. Sin
embargo, las empresas que son capaces de generar más ventas en relación con sus
existencias son las del primero (Venta de vehículos de motor). Las menores rotaciones
se encuentran en el sector de Venta, mantenimiento y reparación de motocicletas y
ciclomotores y de sus repuestos y accesorios .
Respecto a la estructura de costes, no existen importantes diferencias entre los
sectores en términos de gastos financieros y depreciación con relación a las ventas
(Gráfico II.4). Es Mantenimiento y reparación de vehículos de motor el subsector que
viene caracterizado por la mayor intensidad en el empleo de mano de obra. En el
39
ANÁLISIS INTERSECTORIAL DE LAS EMPRESAS DE AUTOMOCIÓN DE LA COMUNIDAD DE
MADRID
último ejercicio se ha producido un descenso de los gastos de personal con relación a
las ventas para todas las agrupaciones a excepción de Venta de vehículos de motor y
Venta de repuestos y accesorios de vehículos de motor. Las empresas dedicadas a la
Venta de vehículos de motor son, a su vez, las menos intensivas en personal.
Gráfico II.4 Estructura de costes en los diferentes sectores
0,300
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
2001
2002
Cnae93 = 501
2001
2002
Cnae93 = 502
GFV
GPV
2001
2002
Cnae93 = 503
2001
2002
Cnae93 = 504
DV
Los comentarios anteriores deben entenderse con carácter general, dado que existen
comportamientos muy diferenciados entre empresas pertenecientes al mismo
subsector industrial. Por ello es relevante identificar los grupos de empresas más
característicos en cada uno de los subsectores considerados, que estén constituidos
por empresas relativamente homogéneas en lo que respecta a su situación
económico-financiera. Este es el principal objetivo de los siguientes apartados, en los
que se analizan las tres agrupaciones consideradas dentro del sector de Automoción.
40
SECTOR DE VENTA DE VEHÍCULOS DE MOTOR
2. Sector de Venta de vehículos de motor
2.1. Características de la muestra y situación del sector
La muestra para el análisis se compone en el año 2002 de 57 empresas madrileñas.
En el Cuadro II.3 se recogen algunos estadísticos (media, mediana, desviación típica,
valor mínimo y valor máximo) correspondientes a los diferentes ratios calculados para
las empresas del subsector.
--------------------------Ver Cuadro II.3
-------------------------Las medianas de la muestra en el año 2002 correspondientes a los ratios de
rentabilidad económica y rentabilidad financiera están por encima de las medianas de
las empresas pertenecientes a otros subsectores dentro de las empresas de
Automoción. El 50% de las empresas tienen una rentabilidad sobre activos superior al
3,9%, mientras que ese mismo porcentaje tiene una rentabilidad financiera por encima
del 16,6%. En la misma línea, la mitad de las empresas tiene un margen neto sobre
ventas inferior al 0,8%.
Por otro lado, la práctica totalidad de indicadores de liquidez se colocan en valores
similares o inferiores a la mediana general. La mayoría de estos ratios, a excepción de
la cobertura de las cargas financieras y el fondo de maniobra, han experimentado un
ascenso en 2002 frente a 2001. Así, el fondo de maniobra representa el 2,1% de las
ventas. El peso del circulante en el activo es mayor en el subsector de Venta de
vehículos de motor que en el sector, lo que denota la menor intensidad del
inmovilizado (RCA = 85,7%).
El endeudamiento del subsector es relativamente elevado y similar a la mediana
general, alcanzado el valor de 0,80 en el último ejercicio. Los fondos propios
representan por tanto sólo el 20% de la cifra del pasivo total, si bien el endeudamiento
a corto plazo es del 99,4%.
El período de pago a proveedores se ha reducido en el año 2002, superando los 65
días en más del 50% de las empresas. Es necesario tener en cuenta que muchas
entidades no diferencian entre el crédito a corto plazo bancario y el crédito de los
proveedores. El plazo de cobro a clientes medio es de 15 días (la mitad de las
empresas tarda este período medio en cobrar la deuda contraída por los clientes). La
diferencia entre ambos plazos permite a la empresa disponer de una financiación
barata con la que financiar los pagos e inversiones del ejercicio.
La información proporcionada por los ratios de eficiencia refleja una rotación de
inventarios moderada en un porcentaje significativo de empresas. La empresa media
del subsector tiene una rotación de inventarios (RI = 6,81) que está en una posición
superior dentro de las empresas de Automoción. Asimismo, la rotación de activos en el
subsector de Venta de vehículos de motor es relativamente elevada como
consecuencia de que la empresa media alcanza una cifra de negocios alta en relación
con los activos gestionados.
41
SECTOR DE VENTA DE VEHÍCULOS DE MOTOR
El análisis de los costes de la cuenta de resultados (utilizando las medianas), refleja
unos gastos de personal sobre ventas del 6,6%, mientras que la depreciación se sitúa
en el 0,4%, similar a los gastos financieros (GFV = 0,5%). Esta estructura de gastos
refleja unos costes similares al total del sector, a excepción de la intensidad de la
mano de obra, que es el doble en el sector de Automoción.
En el Cuadro II.4 se recoge la mediana correspondiente a los diferentes indicadores
financieros del subsector de Venta de vehículos de motor para los años 2001 y 2002.
--------------------------Ver Cuadro II.4
-------------------------La comparación entre algunos indicadores del subsector y el sector en su conjunto en
los años 2001 y 2002 (Cuadro II.4) revela los siguientes aspectos:
-
El subsector ha experimentado una reducción general de la rentabilidad en el
último período, si bien es cierto que este aspecto es generalizable al sector en su
conjunto. La rentabilidad neta sobre no ha variado sensiblemente.
-
El deterioro de la rentabilidad no ha venido acompañado de una reducción drástica
de los ratios de liquidez en su conjunto. No obstante, la posición de liquidez sigue
siendo algo ajustada para algunas empresas. Una vez descontada la partida de
existencias, la relación entre el activo circulante y el pasivo circulante se ve muy
minorada. Este activo circulante cada vez tiene un mayor peso frente al activo
total.
-
Se aprecian ciertas diferencias al comparar los ratios de solvencia entre los dos
períodos. La tendencia parece dirigirse hacia un descenso paulatino del nivel de
capitalización. El nivel de apalancamiento de estas empresas sigue alcanzado
cotas altas.
-
Los períodos de pago a proveedores han decrecido. Los períodos de cobro a
clientes prácticamente no han variado. El diferencial es por tanto menos favorable.
-
La rotación de activos ha experimentado un ligero crecimiento, no así la rotación
de inventarios, que en 2002 es de 6,81. No obstante, la eficiencia es mayor en las
empresas de Venta de vehículos de motor .
En el Gráfico II.5 se representa la evolución de dos indicadores de rentabilidad (ROA y
ROE) para los años 2001 y 2002.
42
SECTOR DE VENTA DE VEHÍCULOS DE MOTOR
Gráfico II.5 Ratios de rentabilidad. Evolución en el subsector de Venta de
vehículos de motor
0,200
0,180
0,160
0,140
0,120
0,100
0,080
0,060
0,040
0,020
0,000
2001
2002
2001
Venta de vehículos de motor
ROA
2002
Automoción
ROE
Puede apreciarse como tanto la rentabilidad económica como la rentabilidad financiera
son ligeramente superiores en el subsector de Venta de vehículos de motor. El Gráfico
II.6 muestra la variación del ratio de endeudamiento y del ratio de endeudamiento a
corto plazo. Los niveles de apalancamiento son muy elevados, muy similares para las
empresas dedicadas a la Venta de vehículos de motor y el sector de Automoción. El
porcentaje de endeudamiento centrado en el corto plazo es muy elevado, lo que
denota la intensidad actividad comercial de estas entidades.
Gráfico II.6 Ratios de solvencia. Evolución en el subsector de Venta de vehículos
de motor
1,000
0,900
0,800
0,700
0,600
0,500
0,400
0,300
0,200
0,100
0,000
2001
2002
2001
Venta de vehículos de motor
REP
2002
Automoción
RECP
43
SECTOR DE VENTA DE VEHÍCULOS DE MOTOR
Por último, el Gráfico II.7 representa la evolución de las rotaciones de inventarios y
activos. Las empresas del subsector Venta de vehículos de motor han empeorado su
gestión de stocks, aunque todavía no han descendido a los valores medianos del
sector. La rotación de activos es superiores también en el subsector.
Gráfico II.7 Rotaciones. Evolución en el subsector de Venta de vehículos de
motor
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0,000
2001
2002
2001
Venta de vehículos de motor
RI
2002
Automoción
RA
2.2. Relaciones entre los ratios financieros
Se han estimado los coeficientes de correlación muestral correspondientes a cada par
de los ratios financieros calculados para cada empresa de la muestra del sector de
Venta de vehículos de motor. La matriz de correlaciones muestrales correspondiente
al año 2002 se representa en el Cuadro II.5.
--------------------------Ver Cuadro II.5
-------------------------Las correlaciones más significativas son las siguientes:
♦ El margen bruto (MB), el margen comercial (MC) y el margen neto sobre ventas
(RBV) recogen prácticamente la misma información, por cuanto la correlación
supera en los tres casos el valor de 0,95.
♦ Los ratios CCF y CCF2 recogen la misma información (ρ = +1).
♦ Como es lógico, el neto sobre pasivo y el ratio de endeudamiento mantienen
una correlación negativa igual a -1.
44
SECTOR DE VENTA DE VEHÍCULOS DE MOTOR
♦ Los dos ratios representativos del período de pago (PMMA y PMMP) están
muy correlacionados entre sí (ρ = 0,92).
♦ El tamaño del activo (LACT) y el volumen de ventas (LVEN) se correlacionan
con valor 0,91.
Entre los ratios de rentabilidad, pocas correlaciones son significativas además de las
anteriormente comentadas entre los márgenes. La rentabilidad por trabajador (RT)
mantiene correlaciones significativas y positivas con el resto de indicadores de
rentabilidad, a excepción de la rentabilidad financiera.
El ratio de circulante (RC), la prueba del ácido (PA) y la liquidez inmediata (LI) están
correlacionados de forma positiva. También lo están el capital circulante sobre ventas
(CCV) y el ratio de circulante sobre activo (RCA).
Entre los ratios de solvencia, el neto sobre pasivo (NP) y el ratio de endeudamiento
(REP) recogen la misma información, de manera que son redundantes. Asimismo,
estos dos ratios se correlacionan con valor 0,79 con el ratio de garantía (RG), con
signo positivo y negativo, respectivamente.
Finalmente, por lo que respecta a los ratios indicativos de la dimensión de eficiencia y
estructura de costes, destaca la correlación negativa entre la rotación de activos, por
un lado, y el período de pago a acreedores y el período de pago a proveedores, por
otro. Las empresas más eficientes en la gestión de los activos tardan menos en
promedio en devolver la deuda de los proveedores. Estos dos ratios que hacen
referencia a los períodos de pago también se correlacionan positivamente con los
gastos financieros sobre ventas. Por último, las empresas con mayores gastos de
personal soportan también mayores gastos financieros (ρ = 0,616).
Si se analizan las relaciones existentes entre los ratios indicativos de las distintas
dimensiones financieras, pueden destacarse los siguientes aspectos:
1. No son particularmente significativas las relaciones entre los ratios de
rentabilidad y los de liquidez, salvo en lo que respecta al capital circulante
sobre ventas y el ratio de circulante sobre activo, cuya correlación con los tres
márgenes es negativa.
2. Tampoco son especialmente destacables las relaciones entre la rentabilidad y
la solvencia. Destaca tan sólo la relación positiva entre la rentabilidad
financiera (ROE) y el apalancamiento financiero (ρ = 0,51). Las empresas con
una cifra de recursos propios muy reducida se caracterizan por operar con un
endeudamiento muy alto y conseguir una alta rentabilidad financiera como
consecuencia del escaso peso que tiene la capitalización. Esto no es un
síntoma de eficiencia sino que, por el contrario, refleja un riesgo notable de
insolvencia. Los gastos financieros sobre ventas tienen una incidencia positiva
en los márgenes.
3. Se detecta una relación entre ciertos ratios de liquidez y de solvencia. En
concreto, destacan las correlaciones entre el ratio de circulante, la prueba del
ácido y la liquidez inmediata, por un lado, con el neto sobre pasivo y el ratio de
garantía (positivas), y el endeudamiento sobre pasivo (negativas).
4. No se producen importantes relaciones entre los diferentes ratios de la
dimensión de liquidez y los de eficiencia (períodos de pago y cobro, y
45
SECTOR DE VENTA DE VEHÍCULOS DE MOTOR
rotaciones). Los períodos de cobro mantienen correlaciones negativas con la
liquidez inmediata y el capital circulante sobre ventas. La tesorería se
correlaciona positivamente con la rotación de inventarios. El fondo de maniobra
se correlaciona negativamente con la depreciación sobre ventas. La mayor
intensidad del circulante va asociada a menores gastos financieros y
amortización sobre ventas.
5. La solvencia y la eficiencia no mantienen correlaciones muy significativas en el
año considerado. Destaca la correlación negativa entre el neto sobre pasivo y
los períodos de pago a acreedores y proveedores. La relación también se
produce con el endeudamiento sobre pasivo, pero de forma positiva.
Finalmente, las empresas con mayor endeudamiento en el corto plazo soportan
menores gastos financieros, ya que las empresas que recurren a esta
modalidad de financiación tienen acceso al crédito comercial con menor coste.
Al objeto de clarificar las relaciones entre las diferentes dimensiones, se ha realizado
una regresión, tomando como variable dependiente el ratio de beneficio neto sobre
ventas (RBV), y empleando como variables independientes las representativas de las
dimensiones distintas a la rentabilidad. Estas variables son introducidas paso a paso
sobre la base de su poder explicativo. El resultado de la regresión se recoge en el
Cuadro II.6.
--------------------------Ver Cuadro II.6
-------------------------El análisis indica que cuatro variables son significativas: GPV, NP, PMMD y GFV. Las
empresas más rentables del sector de Venta de vehículos de motor son aquéllas que
soportan menores gastos financieros y de personal con relación a las ventas, que
dilatan los períodos de cobro a los clientes y que se caracterizan por un mayor nivel de
capitalización.
Para profundizar en la relación entre la productividad del factor capital y del factor
trabajo, se ha estimado una función de producción a partir de la conocida función de
tipo Cobb-Douglas. Como se hizo para la totalidad del sector de Automoción, se ha
considerado la siguiente ecuación para su estimación en el subsector de Venta de
vehículos de motor:
Ln(Q/L)it = Ln A + α Ln(K/L)it+ γ Ln(L)it
donde γ = α + β – 1 es una medida de las economías de escala. Si γ > 0, γ < 0, o γ =
0, se dice que existen rendimientos crecientes, decrecientes o constantes a escala,
respectivamente. Puesto que no es posible disponer de información sobre el volumen
de producción de cada empresa, hemos optado por considerar como indicador de la
productividad del trabajo el ratio RT (rentabilidad por trabajador) a efectos de la
estimación por mínimos cuadrados ordinarios. Los resultados de la estimación se
recogen en el Cuadro II.7
-----------------------Ver Cuadro II.7
------------------------
46
SECTOR DE VENTA DE VEHÍCULOS DE MOTOR
En primer lugar, los resultados indican que la sensibilidad de la productividad del
trabajo ante variaciones en la intensidad del capital no es significativa (t = 1,031). En
segundo lugar, si consideramos la estimación correspondiente a la variable tamaño (el
logaritmo del número de empleados), se puede constatar que el colectivo de empresas
del subsector de Venta de vehículos de motor muestra rendimientos decrecientes a
escala (no puede rechazarse que el coeficiente difiera significativamente de cero).
2.3. Análisis estadístico del subsector de Venta de vehículos de motor
Partiendo de la información financiera referida a las empresas que componen la
muestra objeto de análisis, se han llevado a cabo dos tipos de análisis estadísticos,
con el fin de describir las singularidades más representativas de las empresas del
subsector de Venta de vehículos de motor. En concreto, el análisis cluster (o análisis
de conglomerados) permite identificar grupos de empresas con características
similares en su estructura económico-financiera. Por su parte, el análisis discriminante
sirve para validar en cierta medida la clasificación realizada mediante el análisis
cluster, definiendo a la vez un conjunto de funciones lineales correspondientes a los
diferentes grupos, que permiten asignar las empresas a un grupo concreto, a partir de
un número relativamente reducido de ratios financieros.
El análisis de conglomerados realizado para las empresas del subsector de Venta de
vehículos de motor de la muestra en el año 2002 ha permitido identificar 3 grandes
grupos con características diferenciadas. Los resultados del análisis cluster y
discriminante para el año 2002 se presentan en el Cuadro II.8 y II.9, respectivamente.
--------------------------Ver Cuadro II.8
---------------------------------------------------Ver Cuadro II.9
-------------------------No consideramos en el análisis los grupos constituidos por una o dos empresas,
puesto que responden a empresas en las que algunos ratios financieros toman valores
anómalos. Los dos grupos principales parecen presentar características diferenciadas
significativas, que son analizadas a continuación. Puesto que no se consideran los
valores anómalos, se supone que la media es un estadístico adecuado para identificar
los principales rasgos de cada uno de los grupos.
a) Grupo 7 (53,34% de las empresas). Empresas medias.
Estas empresas de la muestra se caracterizan por mayor rentabilidad económica y
márgenes, por encima del resto de agrupaciones (RBV = 1%). La rentabilidad
financiera, aunque significativa, es ligeramente inferior a la del grupo 8. En síntesis, las
empresas más rentables de la muestra tienden a pertenecer a esta agrupación.
47
SECTOR DE VENTA DE VEHÍCULOS DE MOTOR
La liquidez de estas empresas es moderada, especialmente cuando descontamos el
peso de las existencias (PA = 0,45), o cuando sólo consideramos la tesorería (LI =
0,12). El fondo de maniobra se sitúa por encima del promedio del subsector (CCV =
0,043). El activo circulante sobre activo total medio de las empresas de la agrupación
se sitúa en el 79,5%, lo que pone de manifiesto la intensa actividad comercial de estas
empresas.
El nivel de apalancamiento es el menor de las tres agrupaciones, lo que unido a la
buena rentabilidad se traduce en un mayor ratio de garantía (RG = 1,49) y de
cobertura de las cargas financieras (CCF2 = 7,58). El 91,3% del endeudamiento está
centrado en el corto plazo. Los plazos de cobro a clientes de este grupo de empresas
son los más reducidos del sector, al igual que ocurre con los plazos de pago.
La rotación de inventarios es también importante. Esta eficiencia en la gestión de los
stocks está directamente relacionada con la mayor rentabilidad. La mejora en esta
componente es la vía para muchas empresas que quieren mejorar su posicionamiento
estratégico. Paralelamente, la rotación de activos es igualmente alta, por encima del
resto de agrupaciones consideradas.
La estructura de costes refleja que los gastos financieros suponen el 0,05% de las
ventas, mientras que los gastos de personal y la depreciación sobre ventas
representan el 6,2% y el 0,6%. respectivamente. Son, por tanto, las entidades menos
intensivas en personal.
b) Grupo 8 (13,04% de las empresas). Empresas pequeñas.
La rentabilidad económica es pequeña, al igual que ocurre con los márgenes (RBV =
0,8%). La liquidez de estas empresas es relativamente apretada, especialmente
cuando sólo consideramos la tesorería (LI = 0,1). La empresa media de esta
agrupación se caracteriza por una capital circulante igual al 3,1% de las ventas. El
activo circulante representa el 88,7% del activo total, por lo que se trata del grupo
menos intensivo en capital fijo.
Otro aspecto que caracteriza a estas empresas es el elevado peso del endeudamiento
que se soporta en el corto plazo (RECP = 99%). En cualquier caso, se trata de la
agrupación de empresas con menor tamaño (LACT = 11,123; LVEN = 12,401).
c) Grupo 2 (19,56% de las empresas). Empresas con pérdidas.
El primer rasgo distintivo son los márgenes negativos con los que operan (MB = -2,2%,
MC = -3,4%, y RBV = -1,2%). Así, la rentabilidad económica también es negativa e
igual a -0,1%.
El capital circulante sobre ventas es negativo (CCV = -2,3%). En términos generales,
los ratios de liquidez revelan un potencial peligro de insolvencia a corto plazo, que se
ve agravado por el elevado nivel de endeudamiento de estas entidades. La
financiación ajena representa el 84,5% del pasivo, de la que el 76% vence en un plazo
inferior al año, un porcentaje relativamente inferior al de los otros dos grupos.
En lo referente a la gestión de cobros y pagos, hay que hacer notar que tanto los
períodos de cobro a clientes como los de pago a acreedores y proveedores son muy
amplios. Por último, las rotaciones de inventario y activo son muy reducidas, y el peso
48
SECTOR DE VENTA DE VEHÍCULOS DE MOTOR
de los gastos financieros, de personal y depreciación muy importante, en términos
comparativos.
El siguiente gráfico muestra la posición relativa de los tres grupos identificados en el
subsector Venta de vehículos de motor.
Gráfico II.8 Posición relativa de los grupos identificados. Venta de vehículos de
motor
Grupo 2
0,06
0,04
0,02
0
-0,02
-0,04
Grupo 8
Grupo 7
RBV
CCV
2.4. Conclusiones
La muestra para el análisis se compone de 57 empresas madrileñas. Las medianas de
la muestra en el año 2002 correspondientes a los ratios de rentabilidad económica y
rentabilidad financiera están por encima de las medianas de las empresas
pertenecientes a otros subsectores dentro de las empresas de Automoción. El 50% de
las empresas tienen una rentabilidad sobre activos superior al 3,9%, mientras que ese
mismo porcentaje tiene una rentabilidad financiera por encima del 16,6%. En la misma
línea, la mitad de las empresas tiene un margen neto sobre ventas inferior al 0,8%. El
análisis de conglomerados realizado para las empresas del subsector de Venta de
vehículos de motor de la muestra en el año 2002 ha permitido identificar 3 grandes
grupos con características diferenciadas.
a) Grupo 7 (53,34% de las empresas). Empresas medias.
Estas empresas de la muestra se caracterizan por mayor rentabilidad económica y
márgenes, por encima del resto de agrupaciones (RBV = 1%). La rentabilidad
financiera, aunque significativa, es ligeramente inferior a la del grupo 8. En síntesis, las
empresas más rentables de la muestra tienden a pertenecer a esta agrupación.
b) Grupo 8 (13,04% de las empresas). Empresas pequeñas.
La rentabilidad económica es pequeña, al igual que ocurre con los márgenes (RBV =
0,8%). La liquidez de estas empresas es relativamente apretada, especialmente
49
SECTOR DE MANTENIMIENTO Y REPARACIÓN DE VEHÍCULOS DE MOTOR
cuando sólo consideramos la tesorería (LI = 0,1). La empresa media de esta
agrupación se caracteriza por una capital circulante igual al 3,1% de las ventas. El
activo circulante representa el 88,7% del activo total, por lo que se trata del grupo
menos intensivo en capital fijo.
c) Grupo 2 (19,56% de las empresas). Empresas con pérdidas.
El principal rasgo distintivo son los márgenes negativos con los que operan (MB = 2,2%, MC = -3,4%, y RBV = -1,2%). Así, la rentabilidad económica también es
negativa e igual a -0,1%.
50
SECTOR DE MANTENIMIENTO Y REPARACIÓN DE VEHÍCULOS DE MOTOR
3. Sector de Mantenimiento y reparación de vehículos de motor
3.1. Características de la muestra y situación del sector
La muestra que se ha empleado para los análisis está constituida por 40 empresas
que han depositado sus cuentas anuales (Balance de Situación, Cuenta de
Resultados y Memoria) en el Registro Mercantil de Madrid.
Aunque estas empresas presentan algunas características comunes como
consecuencia de su pertenencia al mismo subsector, existe una heterogeneidad
elevada en las estrategias y las estructuras económico-financiera. De esta forma, hay
un conjunto de empresas que se encuentran en una posición atractiva desde el punto
de vista de la rentabilidad, con lo que disfrutan de ventajas competitivas frente a los
principales rivales. La posibilidad de que existan movimientos entre empresas con
diferentes posicionamientos puede explicar la medida en que dichas ventajas
competitivas son o no sostenibles en el tiempo.
El Cuadro II.10 recoge algunos estadísticos correspondientes a los diferentes ratios,
que se han calculado con todos los casos disponibles para cada uno de ellos.
--------------------------Ver Cuadro II.10
-------------------------En varios indicadores la dispersión es muy elevada, con lo que parece apropiado
tomar como referencia las medianas en el año 2002 para caracterizar la situación
económica y financiera de la totalidad del subsector de Mantenimiento y reparación de
vehículos de motor. La rentabilidad económica ha descendido hasta el 4,1%, como
también ha sucedido a la rentabilidad financiera, que en 2002 ha sido del 8,2%. Los
diferentes márgenes sobre ventas reflejan el peso negativo de los gastos financieros y
los resultados atípicos. Así, mientras que el margen bruto de explotación (MB) alcanza
tan sólo el 1,4%, el margen neto sobre ventas (RBV) ha caído hasta el 1%. Este
indicador refleja que el sector en su conjunto no puede considerarse como atractivo
para invertir.
Los ratios de liquidez, si bien han experimentado un ligero ascenso en 2002, ponen de
manifiesto la difícil situación financiera de estas empresas en el corto plazo. El fondo
de maniobra, que tampoco ha experimentado un alza importante, representa el -1,1%
de las ventas. El peso del activo circulante tampoco ha variado significativamente
(RCA = 54,5%).
En lo referente a la solvencia, se observa que más del 83% del pasivo de las
empresas de Mantenimiento y reparación de vehículos de motor es endeudamiento a
corto y largo plazo. Dentro del porcentaje anterior, el 94,9% es deuda a corto plazo.
Esta situación determina que el apalancamiento financiero de la mitad de las
empresas del subsector sea elevado (AP = 2,60), si bien ha menguado en el último
año.
El período de cobro a los clientes se sitúa por debajo del total del sector (cerca de 14
días en 2002), al contrario de lo que ocurre para los períodos de devolución de la
deuda a los acreedores a corto plazo y a los proveedores (PMMP = 160,54). Tanto la
51
SECTOR DE MANTENIMIENTO Y REPARACIÓN DE VEHÍCULOS DE MOTOR
rotación de inventarios como la rotación de activos han sufrido un descenso en el año
2002 frente al año 2001 (RI = 8,50; RA = 2,04).
La estructura de costes revela algunos aspectos significativos. En primer lugar, más
de la mitad de las empresas del subsector de Mantenimiento y reparación de vehículos
de motor soportan unos costes financieros sobre ventas inferiores al 0,2%, al igual que
ocurre para la totalidad de Automoción. Por otro lado, los gastos de personal son
inferiores (GPV = 4,7%) en comparación con las empresas de otros subsectores y han
experimentado una reducción en 2001. Lo mismo ocurre con la depreciación sobre
ventas (DV = 0,4%).
En resumen, el subsector de Mantenimiento y reparación de vehículos de motor,
presenta una rentabilidad aceptable en comparación con otros subsectores. Los
principales problemas detectados tienen que ver con un excesivo endeudamiento
acompañado de una liquidez muy ajustada en muchas empresas del sector y una
gestión de los inventarios y de los activos no adecuada. En el Cuadro II.11 se recoge
la mediana correspondiente a los diferentes indicadores financieros comentados en los
años 2001 y 2002, distinguiendo entre el subsector de Mantenimiento y reparación de
vehículos de motor y el sector de Automoción.
--------------------------Ver Cuadro II.11
-------------------------La comparación entre los indicadores correspondientes a los dos períodos permite
obtener algunas conclusiones:
-
La rentabilidad económica y el margen neto sobre ventas del subsector
Mantenimiento y reparación de vehículos de motor se sitúan en 2002 ligeramente
por encima del sector de Automoción de la Comunidad de Madrid. La rentabilidad
financiera es inferior, a pesar del menor nivel de recursos propios.
-
El peso del inmovilizado en las empresas del subsector de Mantenimiento y
reparación de vehículos de motor es sensiblemente mayor. Así, la liquidez de
estas empresas está mucho más deteriorada que en el sector de Automoción.
-
Las estructuras financieras del sector y del subsector no
significativamente, con niveles de endeudamiento por encima del 80%.
-
La eficiencia en la gestión de inventarios es mayor en las empresas de
Mantenimiento y reparación de vehículos de motor, no así la referida a la rotación
de activos.
difieren
En el Gráfico II.9 se representa la evolución de dos indicadores de rentabilidad (ROA y
ROE) para los años 2001 y 2002.
52
SECTOR DE MANTENIMIENTO Y REPARACIÓN DE VEHÍCULOS DE MOTOR
Gráfico II.9 Ratios de rentabilidad. Evolución en el subsector de Mantenimiento y
reparación de vehículos de motor
0,140
0,120
0,100
0,080
0,060
0,040
0,020
0,000
2001
2002
2001
Mantenimiento y reparación
de vehículos de motor
ROA
2002
Automoción
ROE
Puede apreciarse como la reducción de la rentabilidad económica que ha sufrido el
sector se ha producido también en el caso del subsector de Mantenimiento y
reparación de vehículos de motor. El Gráfico II.10 muestra la variación del
endeudamiento sobre pasivo y el endeudamiento a corto plazo. Los niveles de
apalancamiento son muy elevados en los dos casos.
Gráfico II.10 Ratios de solvencia. Evolución en el subsector de Mantenimiento y
reparación de vehículos de motor
1,000
0,900
0,800
0,700
0,600
0,500
0,400
0,300
0,200
0,100
0,000
2001
2002
2001
Mantenimiento y reparación
de vehículos de motor
REP
2002
Automoción
RECP
53
SECTOR DE MANTENIMIENTO Y REPARACIÓN DE VEHÍCULOS DE MOTOR
Por último, el Gráfico II.11 representa la evolución de las rotaciones de inventarios y
activos. Las empresas de la agrupación de Mantenimiento y reparación de vehículos
de motor han empeorado la gestión de inventarios y activos, ya que los valores de los
ratios RI y RA muestran una clara tendencia a la baja.
Gráfico II.11 Rotaciones. Evolución en el subsector de Mantenimiento y
reparación de vehículos de motor
10,000
9,000
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0,000
2001
2002
2001
Mantenimiento y reparación
de vehículos de motor
RI
2002
Automoción
RA
3.2. Relaciones entre los ratios financieros
El Cuadro II.12 recoge la matriz de correlaciones de Spearman correspondiente al
sector de Mantenimiento y reparación de vehículos de motor en el año 2002. Las
correlaciones entre pares de ratios financieros pueden ser un indicador apropiado para
determinar, por un lado, los indicadores que contienen la misma información y, por
otro, para analizar las relaciones entre las diferentes dimensiones (rentabilidad,
solvencia, liquidez y eficiencia) que se analizan.
--------------------------Ver Cuadro II.12
-------------------------Como se observa en las matrices de correlaciones muestrales, los valores más
elevados corresponden a aquellos ratios que contienen partidas comunes. Este efecto
puede explicar las correlaciones elevadas entre ciertos indicadores, más que la
existencia de comportamientos paralelos o relaciones de causalidad. Las
correlaciones más elevadas son las siguientes:
♦ En general, las correlaciones correspondientes a los diferentes pares de ratios
de rentabilidad son elevadas, superiores a 0,75 en todos los casos. La
rentabilidad financiera (ROE) presenta un comportamiento más diferenciado,
ya que no mantiene correlaciones significativas con el resto de indicadores.
54
SECTOR DE MANTENIMIENTO Y REPARACIÓN DE VEHÍCULOS DE MOTOR
Las correlaciones entre los tres márgenes son igualmente significativas, lo que
representa el pequeño peso de los resultados financieros y atípicos.
♦ Los dos ratios que hacen referencia a la cobertura de las cargas financieras
mantienen una correlación casi perfecta (ρ = 0,999).
♦ Como es lógico, el neto sobre pasivo y el ratio de endeudamiento mantienen
una correlación negativa igual a -1.
♦ Los dos ratios indicativos de los períodos de pago (PMMA y PMMP) están
correlacionados de forma exacta.
♦ La correlación entre el logaritmo del activo y el logaritmo de las ventas es de
0,79.
Entre los ratios de rentabilidad, es destacable la separación entre la rentabilidad
económica y financiera. Esta separación se pone de manifiesto por el hecho de que
las correlaciones del ratio ROE con el resto de indicadores de rentabilidad no son
significativas.
Existe, por otra parte, correlaciones elevadas entre el ratio de circulante, la prueba del
ácido y la liquidez inmediata. Las correlaciones entre el capital circulante sobre ventas
y los tres ratios anteriores también son positivas.
Los ratios de solvencia no muestran una elevada correlación entre sí. Destacan las
correlaciones entre el ratio de garantía (RG) y el neto y el endeudamiento sobre
pasivo, con signo positivo y negativo, respectivamente.
Si se analizan las relaciones existentes entre los ratios indicativos de las distintas
dimensiones financieras, pueden destacarse las siguientes:
1. Las relaciones entre la rentabilidad por trabajador (RT) y la cobertura de las
cargas financieras, en cualquiera de sus dos expresiones, es positiva.
Asimismo, el mayor tamaño en estas empresas va asociado con una menor
rentabilidad por trabajador.
2. Entre las dimensiones de liquidez y solvencia, existe una relación clara entre el
ratio de circulante (RC), la prueba del ácido (PA), y la liquidez inmediata (LI),
por un lado, y el neto sobre pasivo (positiva), el endeudamiento sobre pasivo
(negativa), y el ratio de garantía (también positiva). Asimismo, el menor nivel de
capitalización y los mayores plazos de pago a acreedores y proveedores
influyen negativamente en el fondo de maniobra (CCV).
3. El mayor peso del circulante, requiere, a su vez, de un mayor endeudamiento
en el corto plazo (RECP), y se traduce en una menor depreciación sobre
ventas (DV). Finalmente, un mayor tamaño del activo precisa de menor pasivo
circulante y repercute negativamente en la rotación de activos.
Al objeto de clarificar las relaciones entre las diferentes dimensiones, se ha realizado
una regresión, tomando como variable dependiente el ratio de beneficio neto sobre
55
SECTOR DE MANTENIMIENTO Y REPARACIÓN DE VEHÍCULOS DE MOTOR
ventas (RBV), y empleando como variables independientes las representativas de las
dimensiones distintas a la rentabilidad. Estas variables son introducidas paso a paso
sobre la base de su poder explicativo. El resultado de la regresión se recoge en el
Cuadro II.13.
--------------------------Ver Cuadro II.13
-------------------------Se han encontrado cuatro indicadores que inciden significativamente sobre la
rentabilidad neta sobre ventas: la cobertura de las cargas financieras, la depreciación
sobre ventas, el logaritmo de las ventas y el apalancamiento financiero. El resto de
indicadores no entran en la ecuación de regresión por su baja significación en la
explicación de la rentabilidad o porque están muy correlacionados con cualquiera de
los tres ratios indicados.
Los resultados obtenidos permiten avanzar, en primer lugar, la relevancia de la gestión
de la estructura financiera en estas empresas, en la medida en que un elevado nivel
de apalancamiento, y una pobre cobertura de las cargas financieras inciden
negativamente en la rentabilidad. En segundo lugar, las empresas más rentables son
las que disfrutan de menor depreciación sobre ventas y una cifra de negocio elevada.
Para profundizar en la relación entre la productividad del factor capital y del factor
trabajo, se ha estimado una función de producción a partir de la conocida función de
tipo Cobb-Douglas. Como se hizo para la totalidad del sector de Automoción, se ha
considerado la siguiente ecuación para su estimación en el subsector de
Mantenimiento y reparación de vehículos de motor:
Ln(Q/L)it = Ln A + α Ln(K/L)it+ γ Ln(L)it
donde γ = α + β – 1 es una medida de las economías de escala. Si γ > 0, γ < 0, o γ =
0, se dice que existen rendimientos crecientes, decrecientes o constantes a escala,
respectivamente. Puesto que no es posible disponer de información sobre el volumen
de producción de cada empresa, hemos optado por considerar como indicador de la
productividad del trabajo el ratio RT (rentabilidad por trabajador) a efectos de la
estimación por mínimos cuadrados ordinarios. Los resultados de la estimación se
recogen en el Cuadro II.14
-----------------------Ver Cuadro II.14
-----------------------Los resultados indican que la sensibilidad de la productividad del trabajo ante
variaciones en la intensidad del capital es negativa y significativa (-0,669). El valor de
este coeficiente refleja que la productividad del trabajo disminuye sensiblemente
cuando la empresa desarrolla nuevas inversiones en capital fijo.
En segundo lugar, si consideramos la estimación correspondiente a la variable tamaño
(el logaritmo del número de empleados), se puede constatar que el colectivo de
empresas del subsector de Mantenimiento y reparación de vehículos de motor de la
Comunidad de Madrid muestra rendimientos constantes a escala (el coeficiente no
56
SECTOR DE MANTENIMIENTO Y REPARACIÓN DE VEHÍCULOS DE MOTOR
difiere significativamente de cero). Esto podría ser indicativo de que estas
organizaciones han alcanzado en promedio un tamaño próximo al eficiente (en cuanto
a número de empleados). De esta forma, los incrementos en el nivel de producción
(diferencia entre los ingresos por la venta de bienes y servicios y los gastos en la
adquisición de bienes y servicios) no se traducen necesariamente en un incremento de
la productividad.
Los resultados anteriores deben ser matizados con el estudio de los diferentes grupos
de empresas que componen el sector y que pueden venir caracterizadas por
modalidades de negocio diferenciadas. En cualquier caso, como se indicaba en
párrafos anteriores, se pone de manifiesto la posibilidad de mejorar la rentabilidad de
las empresas del sector mediante una adecuada política de crecimiento basada en la
inversión en capital fijo y el incremento de la plantilla.
3.3. Análisis estadístico del subsector de Mantenimiento y reparación de
vehículos de motor
Partiendo de la información financiera referida a las empresas que componen la
muestra objeto de análisis, se han llevado a cabo dos tipos de análisis estadísticos,
con el fin de describir las singularidades más representativas de las empresas
estudiadas. El análisis cluster (o análisis de conglomerados) permite identificar grupos
de empresas con problemas similares en la gestión. Por su parte el análisis
discriminante sirve para validar en cierta medida la clasificación realizada mediante el
análisis cluster, definiendo a la vez un conjunto de funciones lineales correspondientes
a los diferentes grupos. Estas funciones permiten asignar las empresas a un grupo
concreto a partir de un número relativamente reducido de ratios financieros.
El análisis de conglomerados realizado para las empresas con datos completos en el
año 2002, ha permitido identificar 2 grupos con características diferenciadas. Hay que
tener en cuenta que se han considerado 25 empresas en el análisis, ya que no se han
considerado las empresas que presentaban valores atípicos en algunos indicadores
(por ejemplo, fondos propios negativos) o que no tenían los datos completos. Estos
datos atípicos introducían distorsión en los análisis. Los resultados del análisis cluster
se presentan en el Cuadro II.15, mientras que los correspondientes al análisis
discriminante aparecen en el Cuadro II.16.
--------------------------Ver Cuadro II.15
----------------------------------------------------Ver Cuadro II.16
--------------------------A partir de las medias correspondientes a los seis grupos con más de dos empresas, y
de los coeficientes de la función de clasificación, pueden deducirse las siguientes
características para las agrupaciones (el resto de grupos están constituidos por una o
dos empresas cada uno de ellos, con características muy diferenciadas respecto al
resto de empresas del sector).
57
SECTOR DE MANTENIMIENTO Y REPARACIÓN DE VEHÍCULOS DE MOTOR
a) Grupo 6 (36% de las empresas). Empresas con fondo de maniobra negativo.
La mayor parte de los indicadores de rentabilidad son negativos. Así, la rentabilidad
económica es del -0,6%, y el margen neto sobre ventas del -1,8%. Asimismo,
pertenecen a esta agrupación las empresas de la muestra con menores niveles de
liquidez (RC = 0,974; PA = 0,069), si bien el capital circulante sobre ventas es negativo
(CCV = -2,3%). No obstante, son menos intensivas en inmovilizado que el Grupo 2.
El 76,3% del pasivo son recursos ajenos, de los cuales el 96,1% es deuda a corto
plazo. Los períodos medios de pago a acreedores y proveedores son amplios, en
torno a los 225 días.
La rotación de inventarios es especialmente reducida (RI = 7,084), no tanto la rotación
de activos (RA = 2,765). El peso de los gastos financieros, de personal y la
amortización en relación a las ventas es inferior que en la otra agrupación. Por último,
también se caracterizan por un menor nivel de ventas y tamaño del activo.
b) Grupo 2 (36% de las empresas). Empresas con pérdidas.
La primera peculiaridad de este grupo son las pérdidas que caracterizan a estas
empresas. Todos los indicadores de rentabilidad tienen signo negativo. La rentabilidad
económica es del -1,3% y el margen neto sobre ventas del -2,2%. La rentabilidad
financiera, que también es negativa, es del -41,7%.
Sin embargo, y a diferencia del Grupo 6, la situación financiera es mucho más
favorable. El ratio de circulante medio alcanza el valor de 1,6, y el fondo de maniobra
representa el 1,1% de las ventas. El peso de la tesorería en el pasivo circulante es
muy elevado (LI = 51,1%), no así el del capital fijo, que representa el 65,3% del activo
total.
El 75,4% del pasivo es financiación ajena, pero el porcentaje que vence en el corto
plazo es relativamente más pequeño (RECP = 41%). La rotación de inventarios es
elevada, pero la rotación de activos es un síntoma de ineficiencia en estas entidades.
El tamaño del activo es, no obstante, elevado. Finalmente, el peso de los gastos
financieros, de personal y amortización es ligeramente superior al de las empresas de
la otra agrupación analizada.
El siguiente gráfico muestra la posición relativa de los dos grupos identificados en el
subsector de Mantenimiento y reparación de vehículos de motor.
58
SECTOR DE MANTENIMIENTO Y REPARACIÓN DE VEHÍCULOS DE MOTOR
Gráfico II.12 Posición relativa de los grupos identificados. Mantenimiento y
reparación de vehículos de motor
Grupo 2
0,02
0
-0,02
-0,04
Grupo 6
CCV
RBV
3.4. Conclusiones
La muestra que se ha empleado para los análisis está constituida por 40 empresas
que han depositado sus cuentas anuales (Balance de Situación, Cuenta de
Resultados y Memoria) en el Registro Mercantil de Madrid.
La rentabilidad económica ha descendido hasta el 4,1%, como también ha sucedido a
la rentabilidad financiera, que en 2002 ha sido del 8,2%. Los diferentes márgenes
sobre ventas reflejan el peso negativo de los gastos financieros y los resultados
atípicos. Así, mientras que el margen bruto de explotación (MB) alcanza tan sólo el
1,4%, el margen neto sobre ventas (RBV) ha caído hasta el 1%. Este indicador refleja
que el sector en su conjunto no puede considerarse como atractivo para invertir.
Los ratios de liquidez, si bien han experimentado un ligero ascenso en 2002, ponen de
manifiesto la difícil situación financiera de estas empresas en el corto plazo. El fondo
de maniobra, que tampoco ha experimentado un alza importante, representa el -1,1%
de las ventas. El peso del activo circulante tampoco ha variado significativamente
(RCA = 54,5%).
El análisis de conglomerados realizado para las empresas con datos completos en el
año 2002, ha permitido identificar 2 grupos con características diferenciadas.
a) Grupo 6 (36% de las empresas). Empresas con fondo de maniobra negativo.
La mayor parte de los indicadores de rentabilidad son negativos. Así, la rentabilidad
económica es del -0,6%, y el margen neto sobre ventas del -1,8%. Asimismo,
pertenecen a esta agrupación las empresas de la muestra con menores niveles de
59
SECTOR DE MANTENIMIENTO Y REPARACIÓN DE VEHÍCULOS DE MOTOR
liquidez (RC = 0,974; PA = 0,069), si bien el capital circulante sobre ventas es negativo
(CCV = -2,3%). No obstante, son menos intensivas en inmovilizado que el Grupo 2.
b) Grupo 2 (36% de las empresas). Empresas con pérdidas.
La primera peculiaridad de este grupo son las pérdidas que caracterizan a estas
empresas. Todos los indicadores de rentabilidad tienen signo negativo. La rentabilidad
económica es del -1,3% y el margen neto sobre ventas del -2,2%. La rentabilidad
financiera, que también es negativa, es del -41,7%.
Sin embargo, y a diferencia del Grupo 6, la situación financiera es mucho más
favorable. El ratio de circulante medio alcanza el valor de 1,6, y el fondo de maniobra
representa el 1,1% de las ventas. El peso de la tesorería en el pasivo circulante es
muy elevado (LI = 51,1%), no así el del capital fijo, que representa el 65,3% del activo
total.
60
SECTOR DE VENTA DE REPUESTOS Y ACCESORIOS DE VEHÍCULOS DE MOTOR
4. Sector de Venta de repuestos y accesorios de vehículos de motor
4.1. Características de la muestra y situación del sector
La muestra del subsector de Venta de repuestos y accesorios de vehículos de motor
objeto de análisis en este informe está constituida por 73 empresas de la Comunidad
de Madrid que presentaron sus Cuentas Anuales (Balance de Situación, Cuenta de
Resultados y Memoria) en el Registro Mercantil de Madrid. Los principales estadísticos
del subsector de Venta de repuestos y accesorios de vehículos de motor se resumen
en el Cuadro II.17.
--------------------------Ver Cuadro II.17
--------------------------La rentabilidad económica sobre activos (ROA) se sitúa en el año 2002 en 3,3%, no
sufriendo, por tanto, variación alguna con respecto al año anterior. Tampoco la
rentabilidad de los capitales propios se ha visto mermada sensiblemente en el último
ejercicio (ROE = 12,8%). Los márgenes son muy reducidos, al igual que ocurre para
todo el sector: el margen neto sobre ventas es del 1%.
El ratio de circulante se sitúa en el último ejercicio por encima de la mediana del sector
de Automoción, inclusive cuando descontamos el efecto de las existencias, el sector
se encuentra en una situación menos desfavorable. El peso de la tesorería es
ligeramente inferior en el subsector de Venta de repuestos y accesorios de vehículos
de motor, que representa el 8,4% del activo circulante. A su vez, estas empresas son
algo menos intensivas en inmovilizado (RCA = 88,7%).
El apalancamiento financiero se ha aminorado tanto en el sector como en el subsector
en el último período. El incremento de la capitalización de estas empresas ha sido
significativo (NP 2002 = 24%; NP 2001 = 18,3%). La mitad de las empresas de Venta
de repuestos y accesorios de vehículos de motor tienen una deuda a corto plazo que
representa la totalidad del endeudamiento, por encima del correspondiente a la
mediana del sector de Automoción.
Tanto los períodos de cobro a clientes como los de pago a proveedores son
superiores a la mediana general, especialmente los primeros. Las rotaciones de
inventarios y activos, si bien muestran en general una tendencia al alza, se sitúan por
debajo de las alcanzadas por el sector de Automoción.
La estructura de costes revela unos gastos financieros, de personal y depreciación
sobre ventas superiores en el subsector de Venta de repuestos y accesorios de
vehículos de motor. Destaca el hecho de que la intensidad de la mano de obra no ha
descendido en el último ejercicio, al igual que ha ocurrido en todo el sector.
Pueden extraerse algunas conclusiones relevantes si se comparan los valores de los
diferentes indicadores para el sector en los años 2001 y 2002 (Cuadro II.18):
61
SECTOR DE VENTA DE REPUESTOS Y ACCESORIOS DE VEHÍCULOS DE MOTOR
--------------------------Ver Cuadro II.18
---------------------------
Se aprecia una disminución gradual de la rentabilidad de las empresas,
materializada en prácticamente todos los indicadores.
-
La liquidez de las empresas del subsector de Venta de repuestos y accesorios de
vehículos de motor es indicativa de una menor dificultad financiera en el corto
plazo en estas empresas.
-
El mayor nivel de capitalización del subsector no se ha trasladado a la totalidad de
las empresas del sector de Automoción.
-
Por último, las rotaciones y los gastos representan importantes puntos de mejora
en el subsector de Venta de repuestos y accesorios de vehículos de motor.
El Gráfico II.13 permite comparar la rentabilidad económica y financiera de las
empresas de Venta de repuestos y accesorios de vehículos de motor y la totalidad del
sector de Automoción.
Gráfico II.13 Evolución de los ratios de rentabilidad en el subsector de Venta de
repuestos y accesorios de vehículos de motor
0,140
0,120
0,100
0,080
0,060
0,040
0,020
0,000
2001
2002
2001
Mantenimiento y reparación
de vehículos de motor
ROA
2002
Automoción
ROE
El gráfico II.14 representa la evolución de dos ratios representativos de la dimensión
de solvencia: el ratio de endeudamiento sobre pasivo (REP) y el ratio de
endeudamiento a corto plazo (RECP). No existen grandes diferencias en las
estructuras financieras, si bien el peso de la deuda ha decrecido en el subsector de
Venta de repuestos y accesorios de vehículos de motor .
62
SECTOR DE VENTA DE REPUESTOS Y ACCESORIOS DE VEHÍCULOS DE MOTOR
Gráfico II.14 Evolución de la solvencia. Venta de repuestos y accesorios de
vehículos de motor
1,000
0,900
0,800
0,700
0,600
0,500
0,400
0,300
0,200
0,100
0,000
2001
2002
2001
Mantenimiento y reparación
de vehículos de motor
REP
2002
Automoción
RECP
Finalmente, se muestra la evolución de la rotación de inventarios y la rotación de
activos. El análisis pone de manifiesto la mayor ineficiencia del subsector de Venta de
repuestos y accesorios de vehículos de motor, especialmente en la gestión de stocks.
Gráfico II.15 Evolución de las rotaciones
10,000
9,000
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0,000
2001
2002
2001
Mantenimiento y reparación
de vehículos de motor
RI
2002
Automoción
RA
63
SECTOR DE VENTA DE REPUESTOS Y ACCESORIOS DE VEHÍCULOS DE MOTOR
4.2. Relaciones entre los ratios financieros
Se han calculado los coeficientes de correlación muestral que mantienen entre sí cada
uno de los ratios financieros empleados en el análisis de las empresas de este
subsector. La matriz de correlaciones de Spearman en el año 2002 se recoge en el
Cuadro II.19.
--------------------------Ver Cuadro II.19
--------------------------Las correlaciones más elevadas se presentan entre aquellos ratios que comparten
partidas comunes o que pertenecen a la misma dimensión con lo que aportan la
misma cantidad de información. En este sentido, las correlaciones más destacables
son las siguientes:
♦ El margen bruto (MB) y el margen comercial (MC) mantienen una correlación
de 0,972. Esto indica que, en general, el peso de los resultados financieros es
muy reducido, no así el de los resultados extraordinarios.
♦ Los dos ratios relativos a la cobertura de las cargas financieras (CCF y CCF2)
recogen la misma información (ρ = 1).
♦ El endeudamiento sobre pasivo (REP) y el neto sobre pasivo (NP) se
correlacionan de forma exacta y negativa (ρ = -1).
♦ Los períodos medios de maduración de acreedores y proveedores mantienen
una correlación muy elevada (ρ = 0,998).
♦ La asociación lineal entre el tamaño del activo y el nivel de ventas es muy alta
(la correlación es +0,914).
De cara al estudio de los puntos fuertes y débiles del sector, interesan las
correlaciones que son debidas al efecto que ejercen sobre los ratios financieros ciertos
aspectos que no son visibles a priori, como son la eficiencia en la rotación de
inventarios, la eficiencia en la gestión de los cobros y pagos, la posición de solvencia
frente a los acreedores, etc. Por tanto, tan interesante como determinar los ratios
financieros que mantienen las correlaciones más altas con otros, es comprobar las
correlaciones más bajas, al objeto de especificar los indicadores que tienen una mayor
relevancia.
Dentro de la dimensión de rentabilidad, la rentabilidad económica mantiene una
correlación de 0,75 con el margen neto sobre ventas. Los otros dos márgenes, el
margen bruto y el margen comercial, se correlacionan positivamente con la
rentabilidad por trabajador.
Cuatro ratios de liquidez muestran correlaciones significativas entre sí: el ratio de
circulante (RC), la prueba del ácido (PA), la liquidez inmediata (LI) y el capital
circulante sobre ventas (CCV).
64
SECTOR DE VENTA DE REPUESTOS Y ACCESORIOS DE VEHÍCULOS DE MOTOR
Respecto a los ratios de solvencia, el ratio de garantía se correlaciona con el neto
sobre pasivo y el endeudamiento sobre pasivo (ρ = ±0,881). En cuanto a la eficiencia,
los mayores períodos de cobro a clientes y gastos de personal van asociados mayores
períodos de pago a acreedores y proveedores.
Si analizamos las relaciones entre ratios pertenecientes a las diferentes dimensiones,
pueden destacarse las siguientes:
1. Son significativas las relaciones del margen neto sobre ventas con la prueba
del ácido, la liquidez inmediata y el capital circulante sobre ventas.
2. Se detecta una relación positiva entre la liquidez y el mayor nivel de recursos
propios, a través de las correlaciones entre los ratios de circulante, prueba del
ácido, liquidez inmediata y capital circulante sobre ventas, por un lado, y el neto
sobre pasivo, el endeudamiento sobre pasivo, el ratio de garantía y el
endeudamiento a corto plazo, por otro. Un mayor activo circulante, requiere,
por otra parte, de un mayor pasivo circulante.
3. La relación entre los gastos financieros y la depreciación sobre ventas con el
ratio de circulante es positiva, y negativa con el ratio de circulante sobre activo
y el endeudamiento a corto plazo.
Con el objeto de analizar con mayor detalle la relación entre la rentabilidad y el resto
de dimensiones financieras, se llevaron a cabo dos regresiones en las que las
variables dependientes eran RBV y ROA, y las variables independientes, que son
introducidas en la ecuación paso a paso, eran los indicadores pertenecientes al resto
de dimensiones. El resumen de los resultados se recoge en el Cuadro II.20 y el
Cuadro II.21.
--------------------------Ver Cuadro II.20
----------------------------------------------------Ver Cuadro II.21
--------------------------Tres indicadores, la liquidez inmediata, el logaritmo del activo y el apalancamiento
financiero están relacionados con la rentabilidad neta sobre ventas de las empresas
del sector de Venta de repuestos y accesorios de vehículos de motor. El resto de
indicadores no se introducen en la ecuación por carecer de significación o estar
correlacionados con algunos de los tres ratios anteriores. Por tanto, los factores clave
que explican el margen neto sobre ventas son: mayor peso de la tesorería, mayor
tamaño del activo y menor apalancamiento financiero. En la segunda regresión, en la
que la variable dependiente es la rentabilidad económica, tan sólo resulta significativa
la liquidez inmediata, que de nuevo influye positivamente sobre la rentabilidad.
Para profundizar en la relación entre la productividad del factor capital y del factor
trabajo, se ha estimado una función de producción a partir de la conocida función de
tipo Cobb-Douglas en el subsector de Venta de repuestos y accesorios de vehículos
de motor. Como se hizo para la totalidad del sector de Automoción, se ha considerado
la siguiente ecuación para su estimación:
65
SECTOR DE VENTA DE REPUESTOS Y ACCESORIOS DE VEHÍCULOS DE MOTOR
Ln(Q/L)it = Ln A + α Ln(K/L)it+ γ Ln(L)it
donde γ = α + β – 1 es una medida de las economías de escala. Si γ > 0, γ < 0, o γ =
0, se dice que existen rendimientos crecientes, decrecientes o constantes a escala,
respectivamente. Puesto que no es posible disponer de información sobre el volumen
de producción de cada empresa, hemos optado por considerar como indicador de la
productividad del trabajo el ratio RT (rentabilidad por trabajador) a efectos de la
estimación por mínimos cuadrados ordinarios. Los resultados de la estimación se
recogen en el Cuadro II.22.
-----------------------Ver Cuadro II.22
-----------------------Los resultados indican que la sensibilidad de la productividad del trabajo ante
variaciones en la intensidad del capital es positiva y significativa (0,011). Esto pone de
manifiesto la relevancia de la inversión en nuevas tecnologías en las empresas del
sector financiada mediante nuevas aportaciones de capital.
En segundo lugar, si consideramos la estimación correspondiente a la variable tamaño
(el logaritmo del número de empleados), se puede constatar que el colectivo de
empresas del subsector de Venta de repuestos y accesorios de vehículos de motor de
la Comunidad de Madrid muestra rendimientos constantes a escala (no puede
afirmarse que el coeficiente difiera significativamente de cero). Esto podría ser
indicativo de que estas organizaciones tienen un tamaño próximo al eficiente (en
cuanto a número de empleados), a partir del cual, los incrementos en el nivel de
producción (diferencia entre los ingresos por la venta de bienes y servicios y los
gastos en la adquisición de bienes y servicios) no proporcionan reducciones de los
costes.
4.3. Análisis estadístico del subsector de Venta de repuestos y accesorios de
vehículos de motor.
El objeto del análisis estadístico que realizamos a continuación consiste en localizar
grupos homogéneos de empresas con problemas parecidos en la gestión. Se ha
llevado a cabo un análisis cluster considerando los diferentes ratios financieros
calculados para las empresas que integran el sector en el año 2002. Tras este estudio,
se han tomado como punto de partida las agrupaciones más numerosas identificadas,
para realizar un análisis discriminante. Así, se han podido obtener las funciones de
clasificación para cada grupo, constituidas por las variables más discriminantes entre
los mismos. El Cuadro II.23 recoge los grupos y el Cuadro II.24 resume el resultado
del análisis discriminante.
--------------------------Ver Cuadro II.23
----------------------------------------------------Ver Cuadro II.24
---------------------------
66
SECTOR DE VENTA DE REPUESTOS Y ACCESORIOS DE VEHÍCULOS DE MOTOR
En el año 2002 se identifican tres grupos constituidos por más de dos entidades. Las
empresas que aparecen aisladas presentan valores atípicos o responden a
modalidades de negocio diferenciadas. Las características principales de los tres
grupos son las siguientes:
a) Grupo 4 (16,67% de las empresas). Empresas con elevada liquidez.
La rentabilidad de esta agrupación es la más elevada de las tres analizadas. La
rentabilidad económica (ROA = 7,2%) es superior a la media general. La rentabilidad
financiera es reducida en términos comparativos (12,5%), como consecuencia del
elevado nivel de capitalización de estas empresas. En la misma línea, los tres
márgenes considerados son superiores a los obtenidos por los grupos 9 y 10.
Se trata, asimismo, de un conjunto de entidades que mantienen una buena situación
de liquidez, atendiendo a la naturaleza comercial de su actividad. Por ello, el activo
circulante representa el 86,3% del activo total. Destaca la magnitud de la tesorería (LI),
que representa el 54,6% del pasivo circulante, y el menor peso del inmovilizado en el
activo (RCA = 86,3%).
El endeudamiento en la empresa media de esta agrupación es muy reducido, ya que
sólo el 37,3% del pasivo corresponde a recursos ajenos. Además, de este escaso
porcentaje el 93,4% está centrado en el corto plazo (básicamente financiación de
proveedores), lo que se traduce en un buen ratio de garantía (RG = 2,716). Los
períodos de pago a acreedores y proveedores son cortos, en torno a los 100 días.
b) Grupo 9 (24,07% de las empresas). Empresas más grandes.
La rentabilidad de estas empresas es positiva y se sitúa por encima del promedio del
subsector. Así, la rentabilidad económica media es del 5,2%, y el margen neto medio
sobre ventas del 1,9%.
En lo referente a la liquidez, destaca el hecho de que son las empresas más intensivas
en inmovilizado, ya que el peso del activo circulante sobre el activo total es del 67,7%.
El menor activo circulante se traduce en una menor necesidad de endeudamiento a
corto plazo (RECP = 80,8%). Asimismo, la liquidez inmediata en esta agrupación es
muy reducida (LI = 2,7%).
Tanto los períodos de cobro como los períodos de pago son amplios. La rotación de
activos es reducida (RA = 1,525). Asimismo, el peso de los tres tipos de gastos
considerados es significativo. Por último, son las empresas con mayor nivel de ventas
y mayor tamaño del activo.
c) Grupo 10 (42,59% de las empresas). Empresas con poca rentabilidad.
Se trata del grupo de empresas con menor rentabilidad, incluso negativa en algún
caso (MC = -0,1%). Los indicadores de liquidez ponen de manifiesto la situación
financiera más ajustada que caracteriza a estas entidades (CCV = 4,6%).
Por otro lado, el nivel de endeudamiento es elevado: el 83,1% del pasivo es
financiación externa, del que el 88,3% se materializa en el corto plazo. Los períodos
de cobro a clientes son reducidos, en torno a los 50 días. La rotación de inventarios
representa un signo de ineficiencia en estas empresas, no así la rotación de activos. El
67
SECTOR DE VENTA DE REPUESTOS Y ACCESORIOS DE VEHÍCULOS DE MOTOR
peso de los gastos de personal es pequeño. Finalmente, obtienen el menor importe de
la cifra de negocios en términos comparativos.
El Gráfico II.16 representa la posición relativa de los dos grupos identificados. Puede
apreciarse como el posicionamiento es muy diferenciado y explica las diferencias
encontradas en las diferentes variables analizadas.
Gráfico II.16 Posición relativa de los grupos identificados. Venta de repuestos y
accesorios de vehículos de motor
Grupo 4
0,3
0,2
0,1
0
Grupo 10
Grupo 9
RBV
CCV
ROA
4.4. Conclusiones
La muestra del subsector de Venta de repuestos y accesorios de vehículos de motor
objeto de análisis en este informe está constituida por 73 empresas de la Comunidad
de Madrid que presentaron sus Cuentas Anuales (Balance de Situación, Cuenta de
Resultados y Memoria) en el Registro Mercantil de Madrid.
La rentabilidad económica sobre activos (ROA) se sitúa en el año 2002 en 3,3%, no
sufriendo, por tanto, variación alguna con respecto al año anterior. Tampoco la
rentabilidad de los capitales propios se ha visto mermada sensiblemente en el último
ejercicio (ROE = 12,8%). Los márgenes son muy reducidos, al igual que ocurre para
todo el sector: el margen neto sobre ventas es del 1%.
68
SECTOR DE VENTA DE REPUESTOS Y ACCESORIOS DE VEHÍCULOS DE MOTOR
El ratio de circulante se sitúa en el último ejercicio por encima de la mediana del sector
de Automoción, inclusive cuando descontamos el efecto de las existencias, el sector
se encuentra en una situación menos desfavorable. El peso de la tesorería es
ligeramente inferior en el subsector de Venta de repuestos y accesorios de vehículos
de motor, que representa el 8,4% del activo circulante. A su vez, estas empresas son
algo menos intensivas en inmovilizado (RCA = 88,7%).
En el año 2002 se identifican tres grupos constituidos por más de dos entidades.
a) Grupo 4 (16,67% de las empresas). Empresas con elevada liquidez.
La rentabilidad de esta agrupación es la más elevada de las tres analizadas. La
rentabilidad económica (ROA = 7,2%) es superior a la media general. La rentabilidad
financiera es reducida en términos comparativos (12,5%), como consecuencia del
elevado nivel de capitalización de estas empresas. En la misma línea, los tres
márgenes considerados son superiores a los obtenidos por los grupos 9 y 10.
b) Grupo 9 (24,07% de las empresas). Empresas más grandes.
La rentabilidad de estas empresas es positiva y se sitúa por encima del promedio del
subsector. Así, la rentabilidad económica media es del 5,2%, y el margen neto medio
sobre ventas del 1,9%.
c) Grupo 10 (42,59% de las empresas). Empresas con poca rentabilidad.
Se trata del grupo de empresas con menor rentabilidad, incluso negativa en algún
caso (MC = -0,1%). Los indicadores de liquidez ponen de manifiesto la situación
financiera más ajustada que caracteriza a estas entidades (CCV = 4,6%).
69
ANEXO DE
CUADROS ESTADÍSTICOS
CUADRO I.1
Distribución por subsectores de la muestra de empresas de Automoción en el
año 2002
SECTOR
Nº de
empresas
%
Nº de
empresas(1
%
)
501. Venta de vehículos de motor
69
32,39%
57
31,67%
502. Mantenimiento y reparación de
vehículos de motor
52
24,41%
40
22,22%
503. Venta de repuestos y accesorios de
vehículos de motor
82
38,50%
73
40,56%
504. Venta, mantenimiento y reparación de
motocicletas y ciclomotores y de sus
repuestos y accesorios
10
4,69%
10
5,56%
213 100,00%
180
100,00%
Total de grupo
(1)
No se incluyen las empresas con fondos propios negativos como consecuencia de la acumulación de
pérdidas.
71
CUADRO I.2
Estadísticos de la muestra de empresas de Automoción en el año 2002(1)
Ratio
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
CCV
CCF
CCF2
RCA
RG
AP
NP
REP
RECP
PMMD
PMMA
PMMP
RI
RA
GFV
GPV
DV
A(2)
ACTIVO(3)
VENTAS(3)
Empleados
Media
0,043
-0,177
0,018
0,010
0,014
1965,461
1,515
0,843
0,241
0,034
10212,355
13297,618
0,740
1,682
10,901
0,237
0,763
0,852
49,513
203,816
194,862
17,934
3,130
0,010
0,164
0,017
***
13,061
13,896
22
Mediana
0,033
0,131
0,015
0,009
0,009
2051,640
1,120
0,511
0,091
0,032
0,849
2,968
0,819
1,237
2,471
0,193
0,807
0,988
25,524
125,493
121,714
6,586
2,309
0,004
0,125
0,007
***
12,929
13,773
8
Desviación
típica
0,086
2,444
0,089
0,081
0,057
37082,104
1,609
1,312
0,482
0,309
125319,477
162638,799
0,228
1,526
48,782
0,289
0,289
0,245
79,279
280,724
284,119
62,554
3,031
0,020
0,133
0,040
***
1,829
1,874
44
Mínimo
Máximo
-0,393
0,320
-17,355
14,267
-0,478
0,693
-0,476
0,505
-0,238
0,354
-382768,000
79740,396
0,161
15,573
-0,701
10,769
-0,983
3,495
-2,873
0,986
-2838,428 1575272,683
-2836,778 2044362,333
0,021
1,000
0,517
14,344
-140,237
474,130
-0,935
0,930
0,070
1,935
0,000
1,071
-76,509
765,455
0,000
2327,251
0,000
2327,251
0,505
774,464
0,134
19,803
0,000
0,188
0,000
0,706
0,000
0,475
***
***
7,038
17,664
9,043
18,179
1
335
(1)
No se consideran las empresas con fondos propios negativos.
La cifra de amortización aparece deducida del valor del inmovilizado, por lo que no ha sido posible
calcular este indicador.
(3)
En logaritmo.
(2)
72
CUADRO I.3
Medianas de los ratios en el sector y en una muestra representativa
Ratio
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
CCV
CCF
CCF2
RCA
RG
AP
NP
REP
RECP
PMMD
PMMA
PMMP
RI
RA
GFV
GPV
DV
Año 2001
Año 2001
Año 2001
Año 2002
Año 2002
Año 2002
Total PYMEs Comercio Automoción Total PYMEs Comercio Automoción
0,044
0,031
0,040
0,036
0,033
0,033
0,099
0,067
0,140
0,090
0,091
0,131
0,037
0,024
0,019
0,032
0,021
0,015
0,024
0,016
0,011
0,019
0,01
0,009
0,019
0,013
0,009
0,016
0,009
0,009
7547,156 39,447,102
2567,771
3053,233
3439,382
2051,640
1,377
1,432
1,112
1,392
1,494
1,120
1,126
1,006
0,544
1,099
0,957
0,511
0,117
0,076
0,094
0,129
0,13
0,091
0,111
0,089
0,027
0,110
0,135
0,032
0,825
0,717
1,206
0,896
0,527
0,849
2,856
2,212
3,233
3,035
2,849
2,968
0,678
0,815
0,804
0,683
0,783
0,819
1,690
1,632
1,243
1,640
1,684
1,237
1,294
1,528
2,940
1,281
1,448
2,471
0,410
0,387
0,198
0,407
0,409
0,193
0,590
0,613
0,802
0,593
0,591
0,807
0,910
0,936
0,987
0,895
0,975
0,988
100,451
69,415
29,826
96,677
65,445
25,524
226,820
158,180
140,292
219,798
149,192
125,493
192,545
143,147
130,421
186,262
144,701
121,714
12,490
7,481
6,714
12,226
8,981
6,586
1,316
1,533
2,085
1,361
1,646
2,309
0,012
0,006
0,005
0,010
0,007
0,004
0,262
0,140
0,124
0,270
0,148
0,125
0,026
0,009
0,008
0,023
0,009
0,007
73
CUADRO I.4
Resultados de las Regresiones. Variable dependiente: ROA(1)
Coeficientes sin
estandarizar
B
(Constante)
LI
RA
LACTIVO
AP
RCA
GFV
(1)
-0,195
0,047
0,009
0,009
0,000
0,083
1,011
Coeficientes
estandarizados
Std. Error
Beta
0,055
0,013
0,003
0,004
0,000
0,030
0,413
0,264
0,300
0,203
-0,143
0,223
0,203
t
-3,539
3,543
3,782
2,668
-1,920
2,781
2,446
Sig.
0,001
0,001
0,000
0,009
0,057
0,006
0,016
Procedimiento de pasos sucesivos
CUADRO I.5
Resultados de las Regresiones. Variable dependiente: MC(1)
Coeficientes sin
estandarizar
B
(Constante)
GPV
AP
LI
RG
PMMD
(1)
0,019
-0,209
0,000
-0,042
0,012
0,000
Coeficientes
estandarizados
Std. Error
Beta
0,010
0,042
0,000
0,012
0,004
0,000
-0,374
-0,224
-0,288
0,231
0,144
t
1,898
-4,973
-3,058
-3,394
2,730
1,911
Sig.
0,060
0,000
0,003
0,001
0,007
0,058
Procedimiento de pasos sucesivos
74
CUADRO I.6
Resultados de las Regresiones. Variable dependiente: RBV(1)
Coeficientes sin
estandarizar
B
(Constante)
LI
AP
DV
LACTIVO
DUM503(2)
(1)
(2)
-0,062
0,038
0,000
-0,466
0,005
0,016
Std. Error
0,026
0,007
0,000
0,166
0,002
0,007
Coeficientes
estandarizados
Beta
0,377
-0,226
-0,199
0,180
0,168
t
-2,365
5,323
-3,196
-2,810
2,511
2,349
Sig.
0,019
0,000
0,002
0,006
0,013
0,020
Procedimiento de pasos sucesivos
Toma el valor 1 cuando la empresa pertenece al subsector de Venta de repuestos y accesorios de vehículos de
motor .
CUADRO I.7
Determinantes de la productividad del trabajo
Coeficientes sin
estandarizar
B
(Constante)
LNK_L
LNL
R2 = 0,092
14,032
-0,166
0,118
Std. Error
0,494
0,052
0,069
Coeficientes
estandarizados
Beta
-0,275
0,148
t
28,423
-3,210
1,726
Sig.
0,000
0,002
0,087
0,002
75
CUADRO I.8
Matriz rotada de factores*
Factor 1
Factor 2 Factor 3 Factor 4 Factor 5 Factor 6 Factor 7 Factor 8 Factor 9
ROA
-0,003
-0,049
0,077
0,107
0,301
0,814
0,106
ROE
0,096
-0,213
0,043
0,111
0,242
0,044
-0,067
0,793
-0,063
MB
0,013
-0,006
0,076
-0,085
0,158
0,947
0,230
0,029
-0,030
0,009
MC
0,090
-0,032
-0,048
0,047
0,929
0,049
0,008
0,028
RBV
0,119
-0,047
0,135
0,220
0,258
0,900
0,076
0,024
-0,071
0,222
RC
0,282
-0,075
0,138
0,874
-0,157
0,051
0,030
-0,069
-0,003
0,041
PA
0,392
0,023
0,818
-0,105
0,165
0,480
-0,031
0,076
0,122
LI
0,394
-0,122
-0,048
-0,051
0,092
0,179
CCV
0,415
-0,012
0,412
0,747
-0,028
-0,454
0,173
-0,035
0,184
0,064
-0,038
-0,152
CCF2
0,230
0,066
0,010
0,140
-0,054
-0,060
0,038
-0,110
RCA
-0,044
0,091
0,089
0,100
0,918
0,010
0,091
0,029
-0,013
0,005
RG
0,853
-0,037
0,169
-0,187
-0,026
0,089
-0,024
0,008
0,095
AP
-0,123
0,876
0,100
-0,045
-0,001
-0,157
-0,239
0,053
0,820
0,069
NP
-0,161
0,289
0,039
0,005
0,072
0,165
-0,053
0,022
REP
-0,876
0,161
-0,289
-0,005
-0,072
-0,165
0,053
-0,022
RECP
0,191
-0,323
0,026
-0,026
-0,024
0,005
0,090
PMMD
0,001
0,098
0,780
-0,039
0,770
0,299
0,223
0,160
-0,021
0,017
0,050
-0,106
PMMA
-0,148
0,940
-0,123
-0,065
-0,046
-0,074
-0,085
-0,063
-0,036
PMMP
-0,135
0,932
-0,138
-0,064
-0,056
-0,064
-0,133
-0,057
0,035
-0,002
0,083
-0,016
-0,018
0,091
0,024
0,029
-0,027
0,894
-0,173
0,534
0,291
-0,521
0,079
0,019
-0,138
-0,036
0,601
0,160
-0,070
-0,043
-0,163
-0,099
-0,202
-0,406
0,168
-0,248
-0,108
-0,068
RI
0,012
-0,430
GFV
RA
-0,310
GPV
0,166
0,099
0,474
DV
0,265
0,281
-0,010
-0,380
-0,736
-0,012
-0,211
0,009
0,089
0,016
0,018
-0,030
0,033
0,068
-0,102
0,982
-0,106
LACTIVO
0,044
-0,088
LVENTAS
0,081
-0,233
-0,089
0,130
0,059
0,083
0,933
0,049
0,062
*Análisis de componentes principales. Rotación Varimax con normalización de Kaiser.
En negrita aparecen las cargas factoriales superiores en valor absoluto a 0,450.
Porcentaje de varianza explicada por los factores: 82,17%.
76
CUADRO I.9
Grupos de empresas identificados a partir de los factores en 2002(1)
Cluster Número Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Factor 5 Factor 6 Factor 7 Factor 8 Factor 9
1
1
-1,793
-0,269
8,738
-3,036
1,591
-1,248
-1,458
0,087
0,010
2
2
-0,854
3,169
-0,806
0,602
0,462
0,397
-0,825
0,217
0,163
3
1
-0,414
0,166
0,672
0,426
0,078
0,674
0,594
0,029
10,034
4
2
-1,054
1,030
-0,263
-2,964
0,767
0,735
-0,467
-2,321
-0,196
5
1
-0,732
0,101
-0,102
-0,028
-0,355
-0,394
0,316
8,281
0,460
6
1
-0,062
4,220
-1,065
-0,558
-2,792
-2,964
0,416
-0,952
1,635
7
3
2,512
-0,389
2,216
-0,568
-0,194
-0,322
-0,239
0,136
0,900
8
9
1
43
1,069
-0,190
0,130
-0,246
2,143
-0,055
0,889
0,158
-8,630
0,029
5,875
-0,212
0,055
1,095
-0,220
-0,129
-0,726
-0,103
10
1
-1,022
-0,531
-0,559
0,188
0,078
0,818
-0,832
-5,129
0,269
11
1
0,764
7,362
1,421
2,103
0,187
0,199
-0,397
0,331
-0,077
12
13
3
22
0,966
-0,397
-0,635
0,169
-0,166
-0,400
-0,328
-1,289
-1,862
-0,150
-3,655
0,179
-1,311
-0,215
-0,328
0,394
-0,363
-0,068
14
15
1
19
5,921
1,091
1,028
0,129
-2,376
0,343
-3,577
0,529
1,080
0,525
0,178
0,406
-0,858
0,083
0,323
-0,071
0,406
-0,306
16
43
-0,329
-0,305
-0,192
0,523
0,106
0,093
-0,803
0,007
-0,043
(1) En negrita aparecen los grupos formados por más de tres empresas
77
CUADRO I.10
Matriz de correlaciones de Spearman. Año 2002
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
ROA
1
ROE
0,17*
MB
0,40** 0,15*
MC
0,43** 0,19** 0,97** 1
RBV
0,66** 0,26** 0,63** 0,64** 1
RT
0,25** 0,07
0,33** 0,33** 0,21*
RC
0,09
0,05
0,07
0,03
0,12
PA
0,17*
0,10
0,10
0,09
0,23** 0,01
0,89** 1
LI
0,31** 0,13
-0,08
-0,07
0,35** -0,15
0,45** 0,55** 1
CCV
0,08
0,08
-0,23** -0,25** -0,11
CCF
0,01
0,01
CCF2
0,01
0,01
RCA
0,12
0,04
RG
0,05
0,05
AP
-0,17*
NP
0,07
0,12
0,10
0,13
-0,07
-0,12
-0,10
-0,13
0,01
0,03
PMMD -0,01
0,00
REP
RECP
CCV
CCF CCF2
RCA
RG
1
1
0,03
0,05
0,03
1
-0,07
-0,13
1
0,54** 0,51** 0,30** 1
0,04
0,06
0,02
0,05
0,04
0,06
0,02
-0,18* -0,11
-0,06
0,06
0,00
0,34** 0,05
0,05
0,14
0,02
0,62** 0,73** 0,37** 0,35** 0,03
0,03
0,06
0,08
0,33** -0,17* -0,17* -0,20** -0,06
-0,15* -0,06
0,02
0,09
1
0,06
0,02
0,09
1,00** 1
0,01
-0,02
-0,05
-0,08
1
-0,02
-0,02
0,03
0,51** 0,53** 0,45** 0,43** 0,09
0,09
0,05
0,66**
-0,16* -0,07
-0,51** -0,53** -0,45** -0,43** -0,09
-0,09
-0,05
-0,66**
-0,08
-0,06
1
-0,06
0,07
0,16*
-0,08
0,06
0,30** -0,25** -0,19* -0,20** -0,13
-0,09
0,05
0,05
0,55** 0,03
0,12
0,11
0,10
0,08
0,25** 0,38** -0,08
0,31** 0,07
0,07
0,18*
PMMA -0,10
-0,20** -0,09
-0,10
-0,06
0,03
-0,19* -0,15* -0,14
-0,32** -0,01
-0,01
-0,09
-0,16*
PMMP -0,10
-0,21** -0,09
-0,19* -0,15* -0,13
-0,32** 0,00
-0,10
-0,05
0,02
RI
0,20*
0,05
0,03
0,05
0,05
0,11
0,05
RA
0,27** 0,09
-0,07
-0,03
-0,09
0,04
-0,11
0,24** 0,01
0,00
-0,09
-0,15*
0,01
0,01
0,01
0,09
-0,14
-0,03
-0,02
-0,05
-0,04
0,18* -0,08
0,21** 0,11
-0,06
-0,05
-0,04
-0,04
-0,39** -0,07
0,12
0,13
-0,01
-0,01
-0,23** 0,25**
0,03
-0,44** 0,17*
GFV
0,03
-0,10
GPV
-0,09
-0,13
DV
-0,07
-0,10
0,07
0,07
0,02
0,01
0,08
0,00
0,00
0,06
-0,06
-0,02
-0,01
-0,04
0,11
0,02
0,02
0,00
0,09
0,14
-0,08
-0,05
-0,04
-0,06
-0,10
-0,11
-0,05
0,14
0,00
0,00
0,15* -0,05
REP
RECP PMMD PMMA PMMP RI
GFV
GPV
LACT
LVEN
AP
AP
NP
NP
0,47** 0,27** 0,25** 0,17*
0,19*
0,18*
-0,12
-0,16*
0,01
0,20** 0,22** 0,20** 0,04
0,08
0,18*
RA
-0,60** 0,03
DV
0,00
LACT LVEN
1
-0,13
1
REP
0,13
-1,00
RECP
0,05
-0,01
0,01
PMMD 0,01
0,11
-0,11
1
1
0,07
PMMA 0,04
-0,30** 0,30** 0,10
PMMP 0,05
-0,30** 0,30** 0,10
0,40** 1
0,40** 1,00** 1
-0,02
0,08
-0,08
RA
-0,04
-0,06
0,06
GFV
-0,05
-0,05
0,05
-0,42** 0,07
GPV
-0,08
-0,01
0,01
-0,17*
DV
-0,02
0,08
-0,08
-0,07
-0,02
0,20** -0,20** -0,06
0,04
0,07
0,02
1
RI
LACT
-0,18*
-0,03
-0,09
-0,09
1
0,21** -0,31** -0,32** -0,31** 0,28** 1
0,04
0,03
-0,07
0,23** 0,42** 0,43** -0,05
0,35** 0,35** -0,04
-0,08
-0,12
-0,04
LVEN 0,05
0,17* -0,17* 0,08 -0,15* -0,31** -0,34** 0,05
** La correlación es significativa al 1%
* La correlación es significativa al 5%
-0,22** 1
-0,24** 0,08
-0,20** 0,08
-0,25** 0,04
0,10
-0,15
1
0,10
1
-0,24** -0,08
1
-0,38** -0,26** 0,91** 1
78
CUADRO I.11
Grupos identificados a partir de los ratios más significativos en el sector de
Automoción
Grupo
MB
MC
RC
PA
LI
1
Tamaño
1
ROA
0,226
ROE
0,638
0,028
0,028
RBV
0,017
1,385
1,359
1,133
CCV
0,019
2
1
0,050
0,091
0,052
0,057
0,040
1,929
1,818
0,357
0,291
3
1
0,004
0,013
0,011
0,008
0,006
1,387
1,309
0,002
0,621
4
3
0,036
0,040
0,035
0,036
0,028
5,001
4,168
1,219
0,135
5
31
0,041
0,168
0,015
0,010
0,009
1,226
0,460
0,098
0,035
6
2
0,023
9,119
-0,011
-0,022
-0,002
0,780
0,330
0,100
-0,115
7
1
0,036
0,152
0,135
0,015
0,010
15,573
7,486
0,851
0,934
8
11
0,059
1,175
0,040
0,028
0,021
1,061
0,661
0,222
0,010
9
23
0,044
0,273
0,014
0,010
0,011
1,147
0,438
0,171
0,036
10
1
0,249
0,337
-0,478
-0,476
0,234
3,830
3,695
3,495
0,684
11
2
0,150
0,296
0,008
0,004
0,004
1,468
0,151
-0,174
0,007
12
14
0,039
0,237
0,025
0,008
0,010
1,010
0,558
0,153
-0,007
13
5
-0,237
-3,124
-0,149
-0,166
-0,148
0,910
0,329
0,114
-0,076
14
1
-0,074
-13,134
-0,199
-0,201
-0,201
0,872
0,071
0,013
-0,317
15
19
-0,002
-0,810
-0,023
-0,032
-0,011
1,109
0,493
0,009
0,045
16
15
0,088
0,157
0,060
0,054
0,037
2,576
1,535
0,520
0,252
0,034
0,047
0,007
-0,001
0,005
1,518
0,784
0,225
0,066
AP
REP
RG
Media global
Grupo
Tamaño
CCF2
RCA
RECP
PMMD
PMMP
PMMA
1
1
102,820
0,894
1,820
0,645
1,550
1,000
4,119
19,270
19,270
2
1
***
0,875
0,830
0,454
2,204
1,000
125,310
164,997
164,997
3
1
4,466
1,000
2,585
0,721
1,387
1,000
765,455 1576,453 1576,453
4
3
1434,400
0,440
0,137
0,120
8,694
0,757
13,422
81,987
85,286
5
31
4,461
0,739
3,987
0,726
1,429
0,871
26,471
67,692
100,771
6
2
0,863
0,736
366,170
0,997
1,002
0,941
32,763
201,178
201,178
7
1
1,126
0,281
3,164
0,760
1,316
0,024
155,218
0,000
79,645
8
11
3,866
0,742
40,709
0,885
1,152
0,802
56,647
161,772
171,899
9
23
21,335
0,843
6,442
0,792
1,281
0,955
23,249
110,244
114,623
10
1
50,237
0,994
0,351
0,260
3,852
1,000
17,648
109,335
109,335
11
2
4,485
0,675
1,681
0,551
2,041
1,000
2,384
19,993
19,993
12
14
3,860
0,431
5,045
0,778
1,323
0,616
43,554
217,558
217,558
13
5
-572,849
0,430
30,402
0,767
1,498
0,701
25,768
214,263
214,263
14
1
-131,105
0,806
175,463
0,994
1,006
0,930
52,271 1385,829 1385,829
15
19
0,115
0,878
22,088
0,878
1,155
0,929
75,288
223,990
236,848
16
15
1395,511
0,870
0,710
0,392
2,695
0,959
64,048
104,655
105,496
15782,440
0,743
17,503
0,726
1,666
0,863
48,388
154,966
167,057
Media global
79
Grupo
DV
Activo
1
Tamaño
1
774,464
RI
12,965
RA
GFV
0,000
GPV
0,014
0,001
12,740
Ventas
15,302
2
1
28,898
1,446
0,000
0,140
0,022
13,620
13,989
3
1
8,027
0,449
0,002
0,576
0,004
12,379
11,579
4
3
78,248
2,156
0,001
0,218
0,059
13,303
13,906
5
31
8,017
3,482
0,007
0,080
0,008
15,587
16,717
6
2
10,217
2,588
0,012
0,083
0,010
13,594
14,411
7
1
1,929
0,281
0,120
0,000
0,087
11,441
10,174
8
11
13,224
2,069
0,017
0,067
0,010
13,307
13,974
9
23
10,050
3,889
0,004
0,121
0,006
11,679
12,930
10
1
30,815
1,075
0,007
0,543
0,000
13,957
14,029
11
2
27,240
18,065
0,005
0,226
0,004
10,119
13,013
12
14
25,593
1,847
0,017
0,284
0,025
13,151
13,654
13
5
14,606
1,811
0,019
0,273
0,042
11,541
12,003
14
1
0,505
0,374
0,002
0,412
0,064
13,384
12,401
15
19
5,932
1,966
0,010
0,166
0,007
13,571
14,190
16
15
10,997
2,463
0,007
0,138
0,009
13,788
14,550
18,996
3,006
0,010
0,149
0,013
13,508
14,369
Media global
80
CUADRO I.12
Análisis discriminante sobre los grupos identificados en el sector de
Automoción
FUNCIONES DE CLASIFICACIÓN
GRUPO
VARIABLE
RBV
RCA
RG
GPV
LACTIVO
LVENTAS
(Constante)
5
8
9
12
13
16
-58,209
-32,491
-41,616
-48,066
-370,387
-112,358
20,169
33,649
35,364
39,570
23,227
30,740
46,038
40,274
8,074
6,407
7,308
7,687
5,427
5,753
14,850
32,873
26,774
46,524
70,921
76,509
52,561
47,267
0,925
2,588
-0,926
0,448
3,228
3,366
0,659
13,387
9,401
11,807
11,277
7,891
8,948
11,713
-140,296
-102,213
-96,823
-101,793
-116,493
-116,763
-132,857
MATRIZ DE CLASIFICACIÓN
Porcentaje
correcto
Número de empresas clasificadas en el grupo
Grupo
5
8
9
12
13
90,3
28
3
0
0
5
81,8
0
9
1
0
8
91,3
0
0
21
1
9
85,7
1
1
0
12
12
100,0
0
0
0
0
13
94,7
0
1
0
0
15
86,7
0
1
0
0
16
Total
15
15
0
0
0
0
5
0
0
16
0
1
1
0
0
18
1
0
0
0
0
0
0
13
89,8
CUADRO RESUMEN
Paso
número
1
2
3
4
5
6
Variable que
Valor F para
Número
Estadístico
entra o sale
entrar o salir
variables
U
Aproxim..
45,202
32,893
22,269
17,654
10,308
5,756
1
2
3
4
5
6
0,290
0,104
0,047
0,024
0,015
0,011
45,202
38,533
33,528
30,361
26,665
23,118
RBV
LVENTAS
RG
RCA
GPV
LACTIVO
Estad. F
Grados de
libertad
6
12
18
24
30
36
111
220
308,8
378
430
468,2
81
CUADRO II. 1
Ratios relevantes en la clasificación de sectores
Dimensión
Rentabilidad
Liquidez
Solvencia
Eficiencia
Estructura de
costes
Tamaño
Ratio
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
CCV
CCF
CCF2
RCA
RG
AP
NP
REP
RECP
PMMD
PMMA
PMMP
RI
RA
GFV
GPV
DV
LACTIVO
LVENTAS
Estadístico
Kruskal-Wallis
2,894
1,552
0,457
0,511
0,679
3,547
9,586**
8,966**
2,000
11,062**
1,375
1,756
30,171***
1,872
0,837
1,973
1,973
4,124
31,807***
21,230***
28,214***
8,633**
20,367***
7,104*
67,582***
11,518***
35,945***
47,967***
Significación
0,4083
0,6704
0,9283
0,9164
0,8781
0,3148
0,0224
0,0297
0,5724
0,0114
0,7113
0,6246
0,0000
0,5994
0,8406
0,5780
0,5780
0,2484
0,0000
0,0001
0,0000
0,0346
0,0001
0,0687
0,0000
0,0092
0,0000
0,0000
* Diferencias significativas al 10%
** Diferencias significativas al 5%
*** Diferencias significativas al 1%
82
CUADRO II. 2
Media y mediana de los ratios de los principales subsectores
Cnae93 = 501
Media
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
CCV
CCF
CCF2
RCA
RG
AP
NP
REP
RECP
PMMD
PMMA
PMMP
RI
RA
GFV
GPV
DV
LACTIVO
LVENTAS
Empleado
s
Cnae93 = 502
Mediana
Media
Cnae93 = 503
Mediana
Media
0,052
0,039
0,043
0,311
0,166
0,031
0,014
0,023
0,009
-0,003
0,009
0,020
0,008
0,004
0,010
8068,084
4499,218
-9345,060
1419,516 4272,387
1,316
1,141
1,181
0,941
0,647
0,419
0,614
0,456
Cnae93 = 504
Mediana
Media
0,033
Mediana
0,041
0,040
0,018
0,016
-0,373
0,082
-0,313
0,128
-1,185
0,056
0,005
0,014
0,017
0,018
-0,001
0,014
0,008
0,009
-0,008
0,005
0,018
0,010
-0,005
0,003
2051,640
-410,710
1992,057
1,720
1,212
2,496
1,119
0,996
0,664
1,792
0,444
0,145
0,076
0,295
0,221
0,286
0,084
0,251
0,097
-0,034
0,021
-0,032
-0,011
0,105
0,072
0,166
0,031
285,788
1,232
657,232
0,766 24238,120
0,659
201,160
3,611
418,906
3,128
977,050
3,134 31457,820
2,516
295,379
7,013
0,768
0,857
0,561
0,545
0,887
0,856
0,868
0,801
1,548
1,250
1,747
1,204
1,591
1,316
2,856
1,139
12,849
3,088
5,100
2,603
10,281
1,889
27,528
4,541
0,262
0,200
0,168
0,169
0,253
0,240
0,246
0,121
0,738
0,800
0,832
0,831
0,747
0,760
0,754
0,879
0,884
0,994
0,760
0,949
0,878
1,000
0,847
0,968
29,357
15,632
19,701
13,976
75,447
64,168
94,336
34,420
102,117
91,806
293,528
160,541
210,988
156,919
368,427
97,538
84,408
65,865
293,528
160,541
202,620
130,299
368,427
97,538
27,419
6,812
21,001
8,509
9,883
5,721
9,420
4,169
3,873
3,456
3,519
2,045
2,497
2,058
1,966
1,717
0,010
0,005
0,008
0,003
0,012
0,005
0,007
0,001
0,074
0,066
0,273
0,287
0,167
0,138
0,216
0,108
0,015
0,004
0,026
0,014
0,012
0,008
0,021
0,014
14,117
14,291
12,120
12,299
12,878
12,687
12,147
12,803
15,218
15,532
12,966
12,891
13,561
13,468
12,523
12,471
46
32
7
5
16
5
3
2
83
CUADRO II. 3
Estadísticos de los ratios en el sector de Venta de vehículos de motor (2002)
MEDIA
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
CCV
CCF
CCF2
RCA
RG
AP
NP
REP
RECP
PMMD
PMMA
PMMP
RI
RA
GFV
GPV
DV
LACTIVO
LVENTAS
Empleados
0,052
0,311
0,031
0,023
0,020
8068,084
1,316
0,647
0,145
-0,034
285,788
418,906
0,768
1,548
12,849
0,262
0,738
0,884
29,357
102,117
84,408
27,419
3,873
0,010
0,074
0,015
14,117
15,218
46
MEDIANA
0,039
0,166
0,014
0,009
0,008
4499,218
1,141
0,419
0,076
0,021
1,232
3,128
0,857
1,250
3,088
0,200
0,800
0,994
15,632
91,806
65,865
6,812
3,456
0,005
0,066
0,004
14,291
15,532
32
DESVIACIÓN
TÍPICA
0,058
1,998
0,104
0,086
0,058
16440,489
0,899
0,943
0,305
0,413
2004,878
2928,856
0,214
0,896
64,621
0,209
0,209
0,203
44,260
68,788
75,393
105,528
3,081
0,025
0,054
0,062
1,902
2,010
53
MÍNIMO
-0,064
-3,701
-0,154
-0,162
-0,053
-25561,509
0,161
-0,010
-0,983
-2,873
-6,408
-7,373
0,021
0,879
-34,895
-0,137
0,142
0,000
-76,509
0,000
0,000
1,958
0,134
0,000
0,000
0,000
7,038
9,043
1
MÁXIMO
0,226
14,267
0,693
0,505
0,354
56036,950
6,496
6,351
1,133
0,396
14322,420
20924,535
1,000
7,055
474,130
0,858
1,137
1,071
221,143
293,304
293,304
774,464
19,803
0,188
0,307
0,475
17,664
18,179
240
84
CUADRO II. 4
Medias y Medianas de los ratios en el sector de Venta de vehículos de motor en
dos períodos+
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
CCV
CCF
CCF2
RCA
RG
AP
NP
REP
RECP
PMMD
PMMA
PMMP
RI
RA
GFV
GPV
DV
2001
Media
Mediana
3,802
0,038
0,161
0,195
0,004
0,017
-0,001
0,009
0,016
0,009
4187,458
4767,617
1,466
1,113
0,670
0,344
0,127
0,041
-0,034
0,022
98872,523
2,039
116932,293
4,039
0,763
0,829
1,554
1,254
8,787
3,436
6,176
0,212
-5,176
0,788
0,889
0,993
29,234
14,513
965,592
91,149
952,337
72,967
23,508
7,017
-16,325
2,857
0,006
0,004
0,077
0,058
0,015
0,004
2002
2001-2002
Media
Mediana
Z+
0,052
0,039
-0,011
0,311
0,166
-0,710
0,031
0,014
-0,077
0,023
0,009
-0,295
0,020
0,008
-0,153
8068,084 4499,218
-0,220
1,316
1,141
-0,069
0,647
0,419
-0,368
0,145
0,076
-0,879
-0,034
0,021
-0,035
285,788
1,232
-1,094
418,906
3,128
-0,931
0,768
0,857
-0,003
1,548
1,250
-0,425
12,849
3,088
-0,475
0,262
0,200
-0,134
0,738
0,800
-0,134
0,884
0,994
-0,032
29,357
15,632
-0,649
102,117
91,806
-0,033
84,408
65,865
-0,452
27,419
6,812
-1,163
3,873
3,456
-0,839
0,010
0,005
-0,561
0,074
0,066
-1,033
0,015
0,004
-0,555
+
Estadístico Z (contraste no paramétrico Mann-Whitney) para comparar entre los ratios correspondientes a 2001 y
2002.
***
p < 0.01
**
p < 0.05
*
p < 0.10
85
CUADRO II. 5
Matriz de correlaciones de Spearman en 2002: Venta de vehículos de motor
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
CCV
CCF
CCF2
RCA
AP
NP
REP
RG
RECP
PMMD
PMMA
PMMP
RI
RA
GFV
GPV
DV
LACT
LVEN
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
CCV
CCF
1,000
-0,035
1,000
0,256 -0,049
1,000
0,311 -0,055
0,980
1,000
0,288 -0,019
0,973
0,984
1,000
0,706
0,300
0,658
0,712
0,660
1,000
0,180 -0,050 -0,132 -0,090 -0,133
0,014
1,000
0,184 -0,002
0,015
0,053
0,012
0,115
0,924
1,000
0,332
0,255 -0,015
0,036
0,015
0,209
0,487
0,465
1,000
0,067 -0,008 -0,567 -0,641 -0,655 -0,369
0,377
0,224
0,091
1,000
0,246 -0,006
0,023
0,051
0,048
0,489
0,215
0,100
0,326
0,094
1,000
0,246 -0,006
0,023
0,051
0,048
0,492
0,215
0,100
0,326
0,094
1,000
0,241 -0,007 -0,530 -0,506 -0,526 -0,174
0,419
0,287
0,080
0,629
0,116
-0,112
0,960 -0,089 -0,108 -0,066 -0,310 -0,104 -0,033
0,110 -0,020 -0,029
0,367 -0,071
0,128
0,187
0,142
0,279
0,740
0,637
0,560
0,155
0,276
-0,367
0,071 -0,128 -0,187 -0,142 -0,279 -0,740 -0,637 -0,560 -0,155 -0,276
0,165 -0,046
0,059
0,105
0,055
0,104
0,952
0,931
0,517
0,172
0,204
0,059
0,029 -0,328 -0,252 -0,296 -0,169
0,194
0,193
0,035
0,050
0,090
0,133 -0,165
0,145
0,121
0,143
0,277
0,123
0,292 -0,404
0,106 -0,062
-0,337 -0,048 -0,091 -0,232 -0,214 -0,178 -0,410 -0,266 -0,528 -0,473 -0,157
-0,216 -0,021 -0,049 -0,173 -0,139 -0,112 -0,327 -0,198 -0,419 -0,422 -0,103
0,408
0,027
0,108
0,131
0,093
0,404
0,199
0,311
0,518
0,068 -0,018
0,398
0,027 -0,199 -0,176 -0,210
0,133
0,094
0,064
0,315
0,196
0,088
-0,010 -0,033
0,799
0,668
0,697
0,415 -0,247 -0,120 -0,191 -0,244 -0,061
-0,360 -0,018
0,334
0,212
0,251
0,030 -0,126 -0,047 -0,074
0,004 -0,090
-0,059
0,005
0,349
0,469
0,484 -0,186 -0,192 -0,081
0,010 -0,927 -0,111
-0,105
0,058 -0,139 -0,155 -0,146 -0,067
0,099 -0,028
0,079
0,214
0,091
0,007
0,068 -0,379 -0,383 -0,393 -0,132
0,185
0,011
0,178
0,433
0,127
RCA
AP
NP
REP
RG
RECP
PMMD
PMMA
PMMP
RI
RA
GFV
GPV
DV
LACT
LVEN
CCF2 RCA
AP
NP
REP
RG
RECP PMMD PMMA PMMP RI
0,116
1,000
-0,029 -0,037
1,000
0,276
0,141 -0,198
1,000
-0,276 -0,141
0,198 -1,000
1,000
0,204
0,181 -0,107
0,797 -0,797
1,000
0,090
0,443
0,015 -0,014
0,014
0,046
1,000
-0,062
0,157 -0,061 -0,046
0,046
0,043
0,285
1,000
-0,157 -0,339
0,097 -0,510
0,510 -0,381
0,060
0,465
1,000
-0,103 -0,255
0,121 -0,452
0,452 -0,311
0,054
0,445
0,920
1,000
-0,018
0,126 -0,023
0,168 -0,168
0,196
0,121 -0,035 -0,218 -0,157
1,000
0,088
0,366 -0,037
0,120 -0,120
0,037
0,173 -0,303 -0,575 -0,460
0,430
-0,060 -0,509 -0,007 -0,116
0,116 -0,107 -0,485
0,164
0,683
0,593 -0,161
-0,090 -0,266 -0,039 -0,124
0,124 -0,067 -0,252
0,098
0,347
0,288 -0,187
-0,111 -0,457
0,000
0,007 -0,007 -0,030
0,060 -0,088
0,493
0,381 -0,136
0,091 -0,071
0,017
0,213 -0,213
0,084 -0,061 -0,129 -0,014 -0,161 -0,126
0,127
0,198
0,010
0,240 -0,240
0,109
0,070 -0,239 -0,262 -0,378 -0,022
GFV
GPV
DV
LACT
LVEN
RA
GFV
GPV
DV
LACT LVEN
-0,250
1,000
-0,385
0,616
1,000
-0,199 -0,057 -0,168
1,000
-0,244 -0,039
0,035 -0,159
1,000
0,077 -0,270 -0,145 -0,343
0,918
1,000
86
CUADRO II. 6
Resultados de la regresión en Venta de vehículos de motor. Variable
dependiente: RBV
Coeficientes
sin
estandarizar
(Constante)
GPV
NP
PMMD
GFV
0,014
-0,164
0,027
0,000
-0,829
Coeficientes
estandarizados
0,006
0,052
0,012
0,000
0,365
-0,365
0,271
0,433
-0,311
t
2,320
-3,180
2,228
3,485
-2,272
Sig.
0,025
0,003
0,031
0,001
0,028
CUADRO II. 7
Determinantes de la productividad del trabajo en el subsector de Venta de
vehículos de motor
Coeficientes sin
Coeficientes
estandarizar
estandarizados
B
Std. Error
Beta
(Constante)
LNK_L
LNL
12,883
0,003
-0,012
0,038
0,003
0,005
0,157
-0,396
t
342,360
1,031
-2,596
Sig.
0,000
0,309
0,014
R2 = 0.211
87
CUADRO II. 8
Valores medios de los ratios en los grupos identificados en el subsector de
Venta de vehículos de motor en 2002*
Grupo
Tamaño
1
2
3
4
5
6
7
8
ROA
0,152
-0,001
0,226
0,030
-0,001
0,122
0,052
0,040
ROE
0,237
0,115
0,638
14,267
-0,001
0,396
0,183
0,200
MB
0,042
-0,022
0,028
-0,028
0,024
0,086
0,017
0,012
MC
0,044
-0,034
0,028
-0,036
0,028
0,082
0,013
0,008
RBV
0,033
-0,012
0,017
0,000
0,004
0,058
0,010
0,008
RC
2,594
0,987
1,385
0,849
6,496
1,424
1,313
1,109
PA
1,235
0,365
1,359
0,637
6,352
1,325
0,454
0,373
LI
0,863
0,115
1,133
0,329
0,894
0,198
0,125
0,100
CCV
0,113
-0,023
0,019
-0,039
0,217
0,112
0,043
0,031
0,047
0,494
0,011
0,007
0,008
1,359
0,633
0,182
0,035
CCF2
1 20924,540
9
-0,627
1 102,820
1
0,950
1
0,949
2
47,867
25
7,580
6
6,697
RCA
0,930
0,610
0,894
0,847
0,921
0,867
0,795
0,887
AP
0,559
20,487
1,820
474,130
0,165
2,547
3,734
4,679
REP
0,359
0,845
0,645
0,998
0,142
0,662
0,703
0,812
RG
2,789
1,228
1,550
1,000
7,055
1,579
1,491
1,231
RECP
1,000
0,760
1,000
1,000
1,000
0,988
0,913
0,990
PMMD
9,734
27,468
4,119
29,122
19,522
126,308
17,479
25,544
PMMP
29,673
161,287
19,270
114,911
8,683
157,841
46,966
93,676
PMMA
29,673
172,978
19,270
114,911
18,579
157,841
77,957
107,868
464,109
0,783
17,121
0,729
1,549
0,904
25,056
79,913
101,110
RI
10,369
5,711
774,464
18,227
175,133
39,228
8,632
6,695
RA
5,051
1,966
12,965
3,840
3,594
2,012
4,040
3,906
GFV
0,000
0,016
0,000
0,008
0,002
0,004
0,005
0,006
GPV
0,043
0,114
0,014
0,059
0,088
0,079
0,062
0,089
DV
0,002
0,014
0,001
0,010
0,007
0,008
0,006
0,005
LACT
15,492
14,544
12,740
14,145
14,253
12,893
15,421
11,123
LVEN
17,111
15,125
15,302
15,490
15,532
13,592
16,737
12,401
29,653
3,730
0,007
0,075
0,008
14,469
15,643
1
9
1
1
1
2
25
6
Media global
Grupo
Tamaño
1
2
3
4
5
6
7
8
Media global
Grupo
Tamaño
1
2
3
4
5
6
7
8
Media global
1
9
1
1
1
2
25
6
* Solo se consideran las empresas para las que se dispone de la totalidad de los datos.
88
CUADRO II. 9
Análisis discriminante en el subsector de Venta de vehículos de motor en 2002
FUNCIONES DE CLASIFICACIÓN
GRUPO
VARIABLE
MB
RECP
GFV
LVENTAS
(Constante)
2
7
8
-60,611
16,683
19,634
50,865
66,811
73,930
307,809
-325,859
-234,955
12,913
14,399
10,540
-121,1933
-151,4242
-102,4961
MATRIZ DE CLASIFICACIÓN
Porcentaje
correcto
Número de empresas clasificadas en el grupo
Grupo
2
7
8
100
9
0
0
2
100
0
25
0
7
100
0
0
6
8
100
Total
9
25
6
CUADRO RESUMEN
Paso
número
1
2
3
4
Variable que
Valor F para
Número
entra o sale
entrar o salir
variables
U
Aproxim..
41,427
15,874
6,427
5,743
1
2
3
4
0,309
0,164
0,120
0,090
41,427
26,442
22,015
19,883
LVENTAS
GFV
MB
RECP
Estadístico
Estad. F
Grados de
libertad
2
4
6
8
37
72
70
68
Nota: Sólo se han considerado para estimar las funciones de clasificación las empresas para las que se
dispone de la totalidad de los datos.
89
CUADRO II. 10
Estadísticos de los ratios en el subsector de Mantenimiento y reparación de
vehículos de motor (2002)
MEDIA
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
CCV
CCF
CCF2
RCA
RG
AP
NP
REP
RECP
PMMD
PMMA
PMMP
RI
RA
GFV
GPV
DV
LACTIVO
LVENTAS
Empleados
0,043
-0,373
0,005
-0,003
0,004
-9345,060
1,181
0,614
0,295
-0,032
657,232
977,050
0,561
1,747
5,100
0,168
0,832
0,760
19,701
293,528
293,528
21,001
3,519
0,008
0,273
0,026
12,120
12,966
7
MEDIANA
0,041
0,082
0,014
0,009
0,010
1419,516
0,941
0,456
0,221
-0,011
0,766
3,134
0,545
1,204
2,603
0,169
0,831
0,949
13,976
160,541
160,541
8,509
2,045
0,003
0,287
0,014
12,299
12,891
5
DESVIACIÓN
TÍPICA
0,120
1,868
0,084
0,085
0,065
69654,763
1,098
0,942
0,510
0,185
3758,301
5337,803
0,239
1,941
33,563
0,372
0,372
0,317
29,085
409,306
409,306
30,512
4,001
0,016
0,124
0,032
1,473
1,181
7
MÍNIMO
-0,393
-8,241
-0,238
-0,238
-0,238
-382768,000
0,265
-0,701
-0,546
-0,697
-2838,428
-2836,778
0,100
0,517
-140,237
-0,935
0,089
0,000
-62,236
0,000
0,000
0,727
0,299
0,000
0,013
0,000
9,216
10,982
1
MÁXIMO
0,320
1,139
0,237
0,232
0,158
25231,917
6,637
4,583
2,279
0,381
21193,650
30278,300
1,000
11,237
118,615
0,911
1,935
1,000
108,009
2327,251
2327,251
155,262
18,241
0,089
0,533
0,146
15,701
16,420
30
90
CUADRO II. 11
Medias y medianas de los ratios en el sector de Mantenimiento y reparación de
vehículos de motor en dos períodos
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
CCV
CCF
CCF2
RCA
RG
AP
NP
REP
RECP
PMMD
PMMA
PMMP
RI
RA
GFV
GPV
DV
2001
Media
Mediana
0,026
0,050
-0,089
0,087
-0,043
0,023
-0,052
0,014
-0,067
0,012
-24503,516
1490,468
1,138
0,909
0,536
0,342
0,268
0,191
-0,147
-0,018
-39373,548
1,091
-39361,148
2,725
0,535
0,558
2,060
1,259
0,036
3,186
0,165
0,205
0,835
0,795
0,791
0,934
25,975
17,236
344,131
174,518
320,808
168,729
21,605
9,574
3,216
2,144
0,010
0,003
0,318
0,292
0,028
0,019
2002
2001-2002
Media
Mediana
Z+
0,043
0,041
-0,382
-0,373
0,082
-0,127
0,005
0,014
-1,108
-0,003
0,009
-1,187
0,004
0,010
-0,431
-9345,060 1419,516
-0,259
1,181
0,941
-0,763
0,614
0,456
-0,064
0,295
0,221
-0,032
-0,032
-0,011
-0,608
657,232
0,766
-0,066
977,050
3,134
-0,302
0,561
0,545
-0,446
1,747
1,204
-0,324
5,100
2,603
-0,010
0,168
0,169
-0,314
0,832
0,831
-0,314
0,760
0,949
-0,425
19,701
13,976
-0,394
293,528
160,541
-0,177
293,528
160,541
0,000
21,001
8,509
-0,586
3,519
2,045
-0,255
0,008
0,003
-0,428
0,273
0,287
-0,402
0,026
0,014
-0,255
+
Estadístico Z (contraste no paramétrico Mann-Whitney) para comparar entre los ratios correspondientes a 2001 y
2002
***
p < 0.01
**
p < 0.05
*
p < 0.10
91
CUADRO II. 12
Matriz de correlaciones de Spearman en 2002: Mantenimiento y reparación de
vehículos de motor
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
CCV
CCF
CCF2
RCA
AP
NP
REP
RG
RECP
PMMD
PMMA
PMMP
RI
RA
GFV
GPV
DV
LACT
LVEN
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
CCV
CCF
1,000
0,366
1,000
0,766
0,291
1,000
0,778
0,432
0,981
1,000
0,867
0,457
0,770
0,812
1,000
0,287
0,215
0,184
0,176
0,236
1,000
0,101
0,140
0,121
0,148
0,141
0,010
1,000
0,169
0,165
0,223
0,254
0,216
0,172
0,869
1,000
0,275
0,266
0,280
0,314
0,284
0,349
0,749
0,914
1,000
0,009
0,252
0,106
0,138
0,049 -0,247
0,521
0,465
0,386
1,000
0,193
0,140
0,116
0,134
0,140
0,622 -0,081
0,039
0,120 -0,027
1,000
0,170
0,140
0,095
0,115
0,116
0,622 -0,082
0,034
0,118 -0,025
0,999
0,327
0,357
0,250
0,322
0,342
0,088
0,000 -0,090 -0,035
0,254 -0,046
-0,162
0,044 -0,254 -0,184 -0,209 -0,059 -0,070 -0,009 -0,004 -0,111
0,008
-0,064
0,156
0,098
0,122 -0,057
0,066
0,626
0,504
0,414
0,698 -0,039
0,064 -0,156 -0,098 -0,122
0,057 -0,066 -0,626 -0,504 -0,414 -0,698
0,039
-0,003
0,100
0,114
0,142
0,090
0,071
0,659
0,623
0,476
0,315
0,043
0,134
0,252
0,139
0,202
0,155
0,449 -0,286 -0,283 -0,214 -0,290
0,142
-0,063 -0,176
0,049
0,054
0,044
0,038
0,187
0,421
0,212
0,284 -0,112
-0,023 -0,142 -0,047 -0,055
0,144
0,100 -0,239 -0,187 -0,106 -0,561
0,189
-0,023 -0,142 -0,047 -0,055
0,144
0,100 -0,239 -0,187 -0,106 -0,561
0,189
0,080
0,140
0,100
0,090
0,026
0,105
0,048
0,256
0,216
0,092
0,123
0,317
0,207
0,037
0,067
0,041
0,097 -0,037 -0,169 -0,190
0,045
0,200
-0,083 -0,747
0,030 -0,162 -0,212
0,134 -0,148 -0,175 -0,200 -0,156 -0,108
-0,231 -0,298 -0,047 -0,113 -0,098 -0,066 -0,217 -0,163 -0,273 -0,290 -0,319
-0,148 -0,420 -0,029 -0,086 -0,076
0,161
0,056
0,160
0,130 -0,027 -0,064
-0,180 -0,072 -0,023 -0,032
0,057 -0,462
0,147
0,160
0,069
0,300 -0,201
0,023
0,163
0,075
0,101
0,112 -0,512
0,152
0,097
0,000
0,442 -0,060
RCA
AP
NP
REP
RG
RECP
PMMD
PMMA
PMMP
RI
RA
GFV
GPV
DV
LACT
LVEN
CCF2 RCA
AP
NP
REP
RG
RECP PMMD PMMA PMMP RI
-0,051
1,000
0,007
0,017
1,000
-0,029 -0,027 -0,002
1,000
0,029
0,027
0,002 -1,000
1,000
0,046 -0,275 -0,044
0,647 -0,647
1,000
0,148
0,451
0,058 -0,068
0,068
0,006
1,000
-0,118
0,118
0,078
0,120 -0,120
0,016 -0,093
1,000
0,186 -0,075 -0,103 -0,279
0,279 -0,131
0,192 -0,014
1,000
0,186 -0,075 -0,103 -0,279
0,279 -0,131
0,192 -0,014
1,000
1,000
0,115 -0,210
0,063
0,012 -0,012
0,051 -0,210
0,204 -0,204 -0,204
1,000
0,198
0,182 -0,014
0,058 -0,058 -0,071
0,292 -0,274 -0,297 -0,297
0,061
-0,112 -0,360 -0,370 -0,139
0,139 -0,163 -0,342
0,030
0,081
0,081
0,021
-0,319 -0,320 -0,221 -0,256
0,256 -0,006 -0,130
0,098
0,366
0,366
0,244
-0,058 -0,459 -0,081
0,325 -0,325
0,527 -0,019
0,080
0,340
0,340
0,049
-0,208 -0,166
0,092
0,194 -0,194
0,106 -0,491
0,287
0,019
0,019
0,061
-0,073
0,019
0,185
0,212 -0,212
0,021 -0,388
0,134 -0,397 -0,397
0,122
GFV
GPV
DV
LACT
LVEN
RA
GFV
GPV
DV
LACT LVEN
-0,191
1,000
-0,296
0,342
1,000
-0,328
0,300
0,359
1,000
-0,563
0,102 -0,044
0,149
1,000
-0,059 -0,119 -0,366 -0,226
0,796
1,000
92
CUADRO II. 13
Resultados de la regresión en el sector de Mantenimiento y reparación de
vehículos de motor. Variable dependiente: RBV
(Constante)
CCF2
DV
LVENTAS
AP
PMMA
Coeficientes
Coeficientes
t
sin
estandarizados
estandarizar
B
Std. Error
Beta
-0,352
0,130
-2,713
0,000
0,000
0,706 4,948
-1,052
0,312
-0,531 -3,376
0,026
0,009
0,369 2,779
0,000
0,000
-0,265 -2,199
0,000
0,000
0,236 1,747
Sig.
0,013
0,000
0,003
0,011
0,039
0,095
CUADRO II. 14
Determinantes de la productividad del trabajo en el subsector de Mantenimiento
y reparación de vehículos de motor
Coeficientes sin
Coeficientes
estandarizar
estandarizados
B
Std. Error
Beta
(Constante)
LNK_L
LNL
18,146
-0,669
0,367
2,042
0,198
0,346
-0,535
0,168
t
8,886
-3,383
1,061
Sig.
0,000
0,002
0,298
R2 = 0.346
93
CUADRO II. 15
Valores medios de los ratios en los grupos identificados en el subsector de
Mantenimiento y reparación de vehículos de motor en 2002*
Grupo
Tamaño
1
2
3
4
5
6
ROA
0,043
-0,013
-0,069
0,150
0,032
-0,006
ROE
0,047
-0,417
-8,241
0,296
0,100
0,186
MB
0,071
-0,020
-0,112
0,008
0,025
-0,009
MC
0,071
-0,029
-0,154
0,004
0,026
-0,015
RBV
0,051
-0,022
-0,108
0,004
0,025
-0,018
RC
1,870
1,676
0,463
1,468
0,980
0,974
PA
1,569
1,103
-0,110
0,151
0,703
0,069
LI
0,485
0,511
-0,314
-0,174
0,222
0,066
CCV
0,093
0,011
-0,349
0,007
0,019
-0,023
0,008
-0,375
-0,008
-0,016
-0,013
1,282
0,577
0,228
-0,012
CCF2
1 4281,065
9
4,224
1
-2,684
2
4,485
3
7,121
9 -309,034
RCA
0,166
0,347
0,314
0,675
0,704
0,691
AP
0,098
16,924
118,615
1,681
4,391
5,522
REP
0,089
0,754
0,992
0,551
0,761
0,763
RG
11,237
1,959
1,008
2,041
1,361
1,419
RECP
1,000
0,410
0,685
1,000
0,979
0,961
PMMD
6,344
25,555
48,345
2,384
57,948
-0,946
PMMP
229,093
121,759
532,168
19,993
214,028
224,523
PMMA
229,093
121,759
532,168
19,993
214,028
224,523
62,617
0,531
13,490
0,725
2,033
0,758
18,191
182,395
182,395
RI
31,169
36,655
2,686
27,240
32,716
7,084
RA
0,833
1,864
1,045
18,065
2,493
2,765
GFV
0,000
0,009
0,042
0,005
0,003
0,007
GPV
0,394
0,264
0,375
0,226
0,229
0,242
DV
0,146
0,021
0,087
0,004
0,019
0,016
LACT
13,218
13,100
12,716
10,119
13,202
12,023
LVEN
13,036
13,640
12,760
13,013
14,016
12,904
23,205
3,486
0,008
0,259
0,025
12,475
13,311
1
9
1
2
3
9
Media global
Grupo
Tamaño
1
2
3
4
5
6
Media global
Grupo
Tamaño
1
2
3
4
5
6
Media global
1
9
1
2
3
9
* Solo se consideran las empresas para las que se dispone de la totalidad de los datos.
94
CUADRO II. 16
Análisis discriminante en el subsector de Mantenimiento y reparación de
vehículos de motor en 2002
FUNCIONES DE CLASIFICACIÓN
*2
*6
Variable
AP
RECP
Grupo
-0,033
30,070
-0,159
76,582
Constante
-6,581
-37,053
MATRIZ DE CLASIFICACIÓN
Porcentaje
Correcto Número de empresas clasificadas en el grupo
Grupo
*2
*6
*2
100
9
0
*6
100
0
9
TOTAL
100
CUADRO RESUMEN
Paso
Variable que
Valor F para
Número
Estadístico
Estadístico
número
entra o sale
entrar o salir
variables
U
F aprox.
1
2
AP
RECP
92,006
4,135
1
2
0,148
0,116
92,006
57,085
Grados de libertad
1
2
16
15
95
CUADRO II. 17
Estadísticos de los ratios en el subsector de Venta de repuestos y accesorios de
vehículos de motor (2002)
MEDIA
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
CCV
CCF
CCF2
RCA
RG
AP
NP
REP
RECP
PMMD
PMMA
PMMP
RI
RA
GFV
GPV
DV
LACTIVO
LVENTAS
Empleados
0,040
-0,313
0,017
0,008
0,018
4272,387
1,720
0,996
0,286
0,105
24238,120
31457,820
0,801
1,591
10,281
0,253
0,747
0,878
75,447
210,988
202,620
9,883
2,497
0,012
0,167
0,012
12,878
13,561
16
MEDIANA
0,033
0,128
0,018
0,009
0,010
2051,640
1,212
0,664
0,084
0,072
0,659
2,516
0,887
1,316
1,889
0,240
0,760
1,000
64,168
156,919
130,299
5,721
2,058
0,005
0,138
0,008
12,687
13,468
5
DESVIACIÓN
TÍPICA
0,087
2,696
0,078
0,074
0,047
17716,257
1,891
1,234
0,582
0,220
195388,142
253571,188
0,193
0,813
40,249
0,282
0,282
0,212
97,678
221,685
224,442
13,103
2,326
0,018
0,111
0,015
1,612
1,539
45
MÍNIMO
-0,381
-17,355
-0,478
-0,476
-0,113
-65761,961
0,537
-0,489
-0,470
-0,407
-407,770
-584,158
0,281
0,624
-99,049
-0,602
0,255
0,024
-73,486
26,210
0,000
1,279
0,281
0,000
0,000
0,000
9,088
9,420
1
MÁXIMO
0,249
4,956
0,183
0,168
0,234
79740,396
15,573
7,486
3,495
0,934
1575272,683
2044362,333
1,000
3,926
258,210
0,745
1,602
1,036
765,455
1576,453
1576,453
94,353
17,767
0,120
0,588
0,086
17,074
18,055
335
96
CUADRO II.18
Media y mediana en el subsector de Venta de repuestos y accesorios de
vehículos de motor en dos períodos
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
CCV
CCF
CCF2
RCA
RG
AP
NP
REP
RECP
PMMD
PMMA
PMMP
RI
RA
GFV
GPV
DV
2001
Media
Mediana
0,074
0,038
-0,151
0,132
0,042
0,022
0,026
0,011
0,029
0,010
5077,035
2450,115
1,535
1,189
0,939
0,773
0,266
0,096
0,089
0,069
9149,431
1,217
9538,302
3,364
0,795
0,864
1,516
1,213
0,926
2,137
0,234
0,183
0,766
0,817
0,868
0,989
83,266
69,031
475,563
162,209
463,088
154,882
100,745
5,715
2,362
1,912
0,018
0,005
0,155
0,132
0,012
0,009
2002
2001-2002
Media
Mediana
Z+
0,040
0,033
-0,569
-0,313
0,128
-0,648
0,017
0,018
-1,227
0,008
0,009
-0,691
0,018
0,010
-0,221
4272,387 2051,640
-0,964
1,720
1,212
-0,139
0,996
0,664
-0,397
0,286
0,084
-0,452
0,105
0,072
-0,014
24238,120
0,659
-0,338
31457,820
2,516
-0,567
0,801
0,887
-0,360
1,591
1,316
-0,268
10,281
1,889
-0,108
0,253
0,240
-0,393
0,747
0,760
-0,393
0,878
1,000
-0,369
75,447
64,168
-0,276
210,988
156,919
-0,732
202,620
130,299
-0,564
9,883
5,721
-0,077
2,497
2,058
-0,468
0,012
0,005
-0,444
0,167
0,138
-0,566
0,012
0,008
-0,856
*
Estadístico Z (contraste no paramétrico Mann-Whitney) para comparar entre los ratios correspondientes a 2001 y
2002.
***
p < 0.01
**
p < 0.05
*
p < 0.10
97
CUADRO II. 19
Matriz de correlaciones de Spearman en 2002: Venta de repuestos y accesorios
de vehículos de motor
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
CCV
CCF
CCF2
RCA
AP
NP
REP
RG
RECP
PMMD
PMMA
PMMP
RI
RA
GFV
GPV
DV
LACT
LVEN
ROA
ROE
MB
MC
RBV
RT
RC
PA
LI
CCV
CCF
1,000
0,098 1,000
0,233 0,091 1,000
0,214 0,105 0,972 1,000
0,750 0,155 0,028 0,034 1,000
0,241 0,009 0,805 0,785 0,062 1,000
0,100 0,073 0,146 0,007 0,238 -0,271 1,000
0,290 0,156 0,099 -0,004 0,487 -0,099 0,876 1,000
0,363 0,083 -0,299 -0,313 0,672 -0,395 0,476 0,714 1,000
0,178 0,111 0,015 -0,038 0,483 -0,102 0,727 0,778 0,574 1,000
0,008 0,016 0,053 0,083 0,056 0,094 0,012 0,075 0,013 0,104 1,000
0,008 0,016 0,053 0,083 0,056 0,094 0,012 0,075 0,013 0,104 1,000
-0,056 -0,075 -0,278 -0,166 -0,102 -0,103 -0,277 -0,232 -0,036 -0,015 0,055
-0,221 0,253 -0,136 -0,151 -0,255 -0,068 -0,090 -0,084 -0,156 -0,154 -0,029
0,074 0,159 0,028 0,055 0,365 -0,063 0,396 0,499 0,510 0,663 0,142
-0,074 -0,159 -0,028 -0,055 -0,365 0,063 -0,396 -0,499 -0,510 -0,663 -0,142
0,186 0,119 -0,054 -0,013 0,473 -0,214 0,410 0,516 0,653 0,606 0,101
-0,098 -0,070 -0,259 -0,112 -0,165 -0,024 -0,533 -0,518 -0,244 -0,314 0,079
-0,015 0,090 0,134 0,118 0,063 0,188 0,093 0,209 -0,080 0,414 0,060
-0,071 -0,029 0,033 0,032 -0,033 0,048 -0,192 -0,148 -0,217 -0,026 -0,029
-0,073 -0,036 0,017 0,024 -0,030 0,038 -0,215 -0,166 -0,205 -0,034 -0,023
0,163 0,068 -0,093 -0,056 0,254 0,113 -0,064 0,137 0,228 0,042 0,388
0,137 -0,015 -0,068 -0,014 -0,165 -0,086 -0,170 -0,202 -0,060 -0,239 -0,070
0,125 -0,011 0,296 0,070 0,042 0,303 0,603 0,448 0,025 0,260 -0,087
0,086 0,078 -0,351 -0,331 0,246 -0,431 -0,025 0,091 0,332 0,226 -0,032
-0,010 -0,057 0,232 0,113 0,047 0,075 0,502 0,340 0,000 0,178 0,074
0,135 0,096 0,071 0,067 0,265 0,223 -0,038 0,071 -0,038 0,178 0,047
0,140 0,087 0,014 0,054 0,150 0,197 -0,207 -0,104 -0,099 -0,008 0,027
RCA
AP
NP
REP
RG
RECP
PMMD
PMMA
PMMP
RI
RA
GFV
GPV
DV
LACT
LVEN
CCF2 RCA
AP
NP
REP
RG
RECP PMMD PMMA PMMP RI
0,055 1,000
-0,029 0,033 1,000
0,142 -0,032 -0,165 1,000
-0,142 0,032 0,165 -1,000 1,000
0,101 0,040 -0,159 0,881 -0,881 1,000
0,079 0,796 0,043 -0,072 0,072 -0,015 1,000
0,060 0,094 0,072 0,087 -0,087 -0,028 -0,004 1,000
-0,029 0,078 -0,004 -0,246 0,246 -0,263 0,119 0,747 1,000
-0,023 0,085 0,000 -0,236 0,236 -0,245 0,125 0,728 0,988 1,000
0,388 0,017 -0,003 0,015 -0,015 0,020 0,108 0,120 -0,090 -0,082 1,000
-0,070 0,254 -0,046 -0,325 0,325 -0,129 0,240 -0,336 -0,329 -0,315 0,122
-0,087 -0,525 0,014 -0,057 0,057 -0,124 -0,648 0,079 -0,001 -0,036 -0,181
-0,032 0,093 -0,137 0,252 -0,252 0,276 0,094 0,304 0,468 0,468 -0,070
0,074 -0,706 -0,152 0,102 -0,102 0,031 -0,570 -0,015 0,021 -0,005 -0,158
0,047 -0,106 0,082 0,203 -0,203 0,110 -0,037 0,192 0,031 -0,015 -0,048
0,027 0,045 0,075 0,121 -0,121 0,071 0,146 -0,038 -0,187 -0,226 -0,015
GFV
GPV
DV
LACT
LVEN
RA
GFV
GPV
DV
LACT LVEN
-0,259 1,000
-0,180 -0,154 1,000
-0,247 0,566 -0,075 1,000
-0,313 0,074 0,065 0,077 1,000
0,022 -0,121 -0,022 -0,091 0,914 1,000
98
CUADRO II. 20
Resultados de la regresión en el subsector de Venta de repuestos y accesorios
de vehículos de motor. Variable dependiente: RBV
Coeficientes sin
estandarizar
B
(Constante)
LI
LACTIVO
AP
Coeficientes
estandarizados
Std. Error
-0,078
0,055
0,006
0,000
t
Sig.
Beta
0,030
0,007
0,002
0,000
-2,630
8,001
2,851
-2,217
0,686
0,242
-0,191
0,011
0,000
0,006
0,031
CUADRO II. 21
Resultados de la regresión en el subsector de Venta de repuestos y accesorios
de vehículos de motor. Variable dependiente: ROA
Coeficientes sin
estandarizar
B
(Constante)
LI
LACTIVO
Coeficientes
estandarizados
Std. Error
-0,114
0,056
0,011
0,080
0,019
0,006
t
Sig.
Beta
-1,417
3,042
1,781
0,363
0,213
0,162
0,004
0,080
CUADRO II. 22
Determinantes de la productividad del trabajo en el subsector de Venta de
repuestos y accesorios de vehículos de motor
Coeficientes sin
Coeficientes
estandarizar
estandarizados
B
Std. Error
Beta
(Constante)
LNK_L
LNL
12,771
0,011
-0,001
0,030
0,003
0,005
0,425
-0,022
t
422,136
3,189
-0,164
Sig.
0,000
0,002
0,870
R2 = 0.177
99
CUADRO II. 23
Valores medios de los ratios en los grupos identificados en el subsector de
Venta de repuestos y accesorios de vehículos de motor en 2002*
Grupo
Tamaño
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
ROA
0,004
0,050
-0,071
0,072
0,036
-0,007
0,249
0,015
0,052
0,023
ROE
0,013
0,091
-7,873
0,125
0,152
-0,397
0,337
3,971
0,207
0,564
MB
0,011
0,052
-0,055
0,062
0,135
-0,002
-0,478
0,007
0,039
0,006
MC
0,008
0,057
-0,073
0,058
0,015
-0,002
-0,476
-0,008
0,020
-0,001
RBV
0,006
0,040
-0,061
0,038
0,010
0,000
0,234
-0,003
0,019
0,003
RC
1,387
1,929
0,968
2,696
15,573
0,909
3,830
0,711
1,229
1,173
PA
1,309
1,818
0,573
1,695
7,486
0,276
3,695
0,023
0,760
0,561
LI
0,002
0,357
-0,175
0,546
0,851
0,175
3,495
-0,129
0,027
0,148
CCV
0,621
0,291
-0,021
0,279
0,934
-0,013
0,684
-0,190
0,087
0,046
0,038
0,089
0,015
0,004
0,016
1,748
1,001
0,245
0,129
CCF2
1
4,466
1 **********
2
-4,300
9
-19,598
1
1,126
2
140,276
1
50,237
1
0,776
13
3,260
23
5,645
RCA
1,000
0,875
0,925
0,863
0,281
0,841
0,994
0,625
0,677
0,835
AP
2,585
0,830
111,706
0,651
3,164
19,079
0,351
258,210
3,460
14,041
REP
0,721
0,454
0,991
0,373
0,760
0,920
0,260
0,996
0,720
0,831
RG
1,387
2,204
1,008
2,716
1,316
1,090
3,852
1,004
1,419
1,230
RECP
1,000
1,000
0,964
0,934
0,024
1,000
1,000
0,882
0,808
0,883
37864,570
0,798
16,676
0,719
1,577
0,871
84,917
RI
8,027
28,898
10,684
7,689
1,929
15,102
30,815
2,207
7,809
7,617
RA
0,449
1,446
1,625
2,037
0,281
7,968
1,075
1,335
1,525
2,612
GFV
0,002
0,000
0,017
0,005
0,120
0,000
0,007
0,015
0,022
0,009
GPV
0,576
0,140
0,080
0,169
0,000
0,055
0,543
0,106
0,178
0,144
DV
0,004
0,022
0,008
0,010
0,087
0,000
0,000
0,010
0,018
0,006
LACT
12,379
13,620
13,495
13,623
11,441
12,652
13,957
13,043
14,942
12,234
LVEN
11,579
13,989
13,971
14,278
10,174
14,707
14,029
13,332
15,291
13,127
8,692
2,259
0,013
0,163
0,011
13,240
13,883
1
1
2
9
1
2
1
1
13
23
Media global
Grupo
Tamaño
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Media global
Grupo
Tamaño
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Media global
1
1
2
9
1
2
1
1
13
23
PMMD
PMMP
PMMA
765,455 1576,453 1576,453
125,310 164,997 164,997
154,628 256,825 256,825
75,503 101,701 103,101
155,218
0,000
79,645
3,754
48,143
48,143
17,648 109,335 109,335
36,404 287,446 287,446
105,113 222,476 261,025
48,814 154,530 155,206
187,219
198,496
* Solo se consideran las empresas para las que se dispone de la totalidad de los datos.
100
CUADRO II. 24
Análisis discriminante en el subsector de Venta de repuestos y accesorios de
vehículos de motor
FUNCIONES DE CLASIFICACIÓN
Grupo
*4
*9
*10
14,366
24,476
22,347
-0,064
7,352
8,368
11,793
33,786
-0,005
8,080
10,900
28,169
50,671
-0,079
5,742
-75,663
-80,553
-70,165
Variable
PA
RCA
REP
PMMD
LACTIVO
CONSTANTE
MATRIZ DE CLASIFICACIÓN
Porcentaje
Correcto Número de empresas clasificadas en el grupo
Grupo
*4
*9
*10
*4
88,9
8
1
0
*9
100,0
0
13
0
*10
100,0
0
0
23
TOTAL
100,0
CUADRO RESUMEN
Paso
Variable que
Valor F para
Número
Estadístico
Estadístico
número
entra o sale
entrar o salir
variables
U
F aprox.
41,490
20,564
5,640
6,861
4,455
1
2
3
4
5
0,336
0,168
0,131
0,097
0,078
1 REP
2 LACTIVO
3 RCA
4 PMMD
5 PA
Grados de libertad
41,490 2
29,550 4
23,525 6
21,587 8
19,540 10
42
82
80
78
76
Nota: Sólo se han considerado para estimar las funciones de clasificación las empresas para las que se dispone de la
totalidad de los datos.
101